Les données d'apprentissage (ou données d'entraînement) sont des données utilisées pour entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique (ou machine learning). Ces algorithmes sont conçus pour apprendre à partir des données et à effectuer des tâches spécifiques, comme la classification, la prédiction ou la reconnaissance de motifs.

Les données d'apprentissage peuvent être structurées ou non structurées et sont généralement recueillies à partir de diverses sources, telles que des bases de données, des fichiers texte, des images ou des vidéos. Les données sont souvent prétraitées, nettoyées et normalisées avant d'être utilisées pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique.

Les données d'apprentissage sont cruciales pour la qualité des prédictions et des décisions prises par les modèles d'apprentissage automatique. Des données de haute qualité et représentatives peuvent aider à produire des modèles précis, tandis que des données biaisées ou mal étiquetées peuvent affecter négativement la qualité des résultats. Il est donc essentiel d'utiliser des données de qualité pour l'apprentissage automatique et de surveiller régulièrement les performances du modèle pour s'assurer de leur exactitude et de leur pertinence.