Proces trénování modelu strojového učení začíná sběrem a přípravou dat. Poté se vybere vhodný algoritmus pro učení a model se trénuje na trénovacích datech. Během trénování se optimalizují parametry modelu tak, aby co nejlépe odpovídal datům a minimalizoval chyby. Po dokončení trénování se model ověřuje na validačních datech a upravuje se podle výsledků. Nakonec se model testuje na testovacích datech a vyhodnocuje jeho výkon a přesnost.
Trénování modelu strojového učení zahrnuje podávání modelu velkých sad dat, které může použít k učení vzorů a korelací. Model poté aplikuje optimalizační proces k doladění svých parametrů, aby přesně kategorizoval nová vstupní data. Přesnost modelu je vyhodnocena pomocí validační nebo testovací sady dat, kterou model dosud neviděl. Jakmile je model natrénován, může být nasazen a použit k predikcím.