В основе машинного обучения лежит обучение на данных. Чем больше информации обрабатывает ИИ, тем точнее становятся его прогнозы. Например, для того чтобы обучить систему распознавать изображения, ей показывают миллионы примеров объектов (например, кошек), и она учится выявлять общие черты этих объектов, чтобы затем правильно распознавать их в новых изображениях. Это же касается речи, текста, поведения и других типов данных.