En
intel·ligència artificial, aprendre és el procés pel qual un
model d'IA millora automàticament en una tasca mitjançant l'
entrenament amb dades i experiències, similar a com un humà aprèn de la pràctica i els exemples. L'
Aprenentatge Automàtic (
Machine Learning) és el mètode més comú per aconseguir aquest aprenentatge.
En
intel·ligència artificial, existeixen diferents formes d'
entrenar una IA. Per exemple, un model pot aprendre a reconèixer gats analitzant milers de fotos de gats (aprenentatge supervisat), o descobrir per si mateix
patrons en dades de vendes per predir tendències (aprenentatge no supervisat). També pot aprendre jugant repetidament, com quan aprèn a guanyar als escacs mitjançant prova i error (aprenentatge per reforç).
Hi ha també formes més avançades, com quan un model aprèn a detectar malalties combinant radiografies etiquetades per metges amb altres sense etiquetar (aprenentatge semi-supervisat), o quan aprèn a predir la següent paraula en una frase analitzant milions de textos pel seu compte (aprenentatge auto-supervisat).
L'objectiu final és que el model pugui aplicar allò après a situacions noves, igual que quan un humà aplica la seva experiència a problemes similars però diferents.