O treinamento de um modelo é o processo pelo qual um algoritmo aprende a partir de dados. Durante o treinamento, o modelo ajusta seus parâmetros internos (como os pesos em uma rede neural) para minimizar o erro nas previsões ou classificações. O treinamento envolve alimentar o modelo com um conjunto de dados de entrada e suas respectivas saídas esperadas, permitindo que o algoritmo aprenda padrões e relações a partir desses dados.
