Els patrons són estructures o seqüències recurrents que un
model d’IA aprèn a identificar durant el seu
entrenament amb conjunts de dades (
datasets). Permeten reconèixer regularitats, fer prediccions i prendre decisions quan s'analitza informació nova.
Els patrons es poden trobar en qualsevol tipus de dades: números, text, imatges o so. Els
models d'IA aprenen a detectar des de relacions simples fins a característiques complexes que es repeteixen en les dades, similar a com els humans reconeixem cares per la combinació única de trets.
Per exemple, un model pot identificar patrons en el comportament de compra (quins productes solen adquirir-se junts), en imatges mèdiques (indicadors de malalties), o en el trànsit urbà (predir embussos segons horaris i esdeveniments).
La capacitat de reconèixer patrons cada cop més complexos és el que permet a la IA actual realitzar tasques avançades com la traducció de llenguatges, la detecció de frau o les recomanacions personalitzades en serveis de streaming.