Décrire le processus de formation d'un modèle d'apprentissage automatique.
 La formation d'un modèle d'apprentissage automatique implique d'alimenter le modèle de grands ensembles de données qu'il peut utiliser pour apprendre des modèles et des corrélations. Le modèle applique ensuite un processus d'optimisation pour affiner ses paramètres afin de catégoriser avec précision les nouvelles données d'entrée. La précision du modèle est évaluée à l'aide d'un ensemble de données de validation ou de test que le modèle n'a jamais vu auparavant. Une fois le modèle formé, il peut être déployé et utilisé pour faire des prédictions.