النموذج هو تقريب مُتعلّم. يأخذ مدخلات، ويُطبّق تحويلاً رياضياً، ويُنتج مخرجات. يتشكّل هذا التحويل من خلال التدريب، وتُقاس جودته بمدى قدرته على التعميم على بيانات جديدة.

تتخذ النماذج أشكالاً عديدة. فالانحدار الخطي يرسم خطاً مستقيماً. أما أشجار القرار فتقسم البيانات بشكل متكرر. بينما تتكون الشبكات العصبية من طبقات من الدوال المُتعلمة. ولكل منها نقاط قوة وضعف وافتراضات خاصة بالبيانات.

ما الذي يُحدد النموذج؟

• بنية وعدد المعلمات
• إجراءات التدريب وأهدافه
• تنسيق الإدخال والإخراج
• الأداء على البيانات المحجوزة
• متطلبات الحوسبة والذاكرة

لا يوجد نموذج صحيح بشكل مطلق. فإما أن يكون النموذج مفيدًا أو غير مفيد لمهمة محددة، أو مجموعة بيانات معينة، أو سياق نشر معين. وقد ينجح نفس التصميم في حل مشكلة ما، ويفشل في حل مشكلة أخرى.