Los patrones son estructuras o secuencias recurrentes que un
modelo de IA aprende a identificar durante su
entrenamiento con
conjuntos de datos (
datasets). Permiten reconocer regularidades, hacer predicciones y tomar decisiones al analizar nueva información.
Los patrones pueden encontrarse en cualquier tipo de datos: números, texto, imágenes o sonido. Los
modelos de IA aprenden a detectar desde relaciones simples hasta características complejas que se repiten en los datos, similar a cómo los humanos reconocemos rostros por la combinación única de rasgos.
Por ejemplo, un modelo puede identificar patrones en el comportamiento de compra (qué productos suelen adquirirse juntos), en imágenes médicas (indicadores de enfermedades), o en el tráfico urbano (prediciendo embotellamientos según horarios y eventos).
La capacidad de reconocer patrones cada vez más complejos es lo que permite a la IA actual realizar tareas avanzadas como traducción de idiomas, detección de fraude o recomendaciones personalizadas en servicios de streaming.