Dans certains modes de réalisation, des réseaux ou algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être formés à l'aide d'exemples d'apprentissage, par exemple dans les cas décrits ci-dessous. Certains exemples non limitatifs de tels algorithmes d'apprentissage automatique peuvent inclure des modèles prédictifs, des machines à vecteurs de support, des forêts aléatoires, des algorithmes de plus proche voisin, des algorithmes d'apprentissage profond, des algorithmes de réseau neuronal artificiel, des algorithmes de réseau neuronal convolutifs, des algorithmes de réseau neuronal récursif, des modèles d'apprentissage automatique linéaire, des modèles d'apprentissage automatique non linéaires, des algorithmes d'ensemble, etc. Par exemple, un réseau ou un algorithme d'apprentissage automatique entraîné peut comprendre un modèle d'inférence, tel qu'un modèle prédictif, un modèle de classification, un modèle de régression, un modèle de concentration, un modèle de segmentation, un réseau neuronal artificiel (tel qu'un réseau neuronal profond, un réseau neuronal convolutionnel, un réseau neuronal récursif, etc.), une forêt aléatoire, une machine à vecteurs de support, et ainsi de suite. Dans certains exemples, les exemples de formation peuvent inclure des exemples d'entrées ainsi que les sorties souhaitées correspondant aux exemples d'entrées. En outre, dans certains exemples, les algorithmes d'apprentissage automatique, d'apprentissage à l'aide des exemples de formation, peuvent générer un algorithme d'apprentissage automatique entraîné, et l'algorithme d'apprentissage automatique entraîné peut être utilisé pour estimer les sorties des entrées non incluses dans les exemples de formation. La formation peut être supervisée ou non, ou une combinaison des deux. Dans certains exemples, les ingénieurs, les scientifiques, les processus et les machines qui entraînent des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent utiliser des exemples de validation et/ou des exemples de test. Par exemple, les exemples de validation et/ou les exemples de test peuvent inclure des exemples d'entrées ainsi que les sorties souhaitées correspondant aux exemples d'entrées, un algorithme d'apprentissage automatique entraîné et/ou un algorithme d'apprentissage automatique formé de manière intermédiaire peuvent être utilisés pour estimer les résultats pour les exemples d'entrées des exemples de validation et/ou des exemples de test, les résultats estimés peuvent être comparés aux résultats souhaités correspondants, et l'algorithme d'apprentissage automatique entraîné et/ou l'algorithme d'apprentissage automatique entraîné par des intermédiaires peuvent être évalués en fonction du résultat de la comparaison. Dans certains exemples, un algorithme d'apprentissage automatique peut avoir des paramètres et des hyperparamètres, où les hyperparamètres sont définis manuellement par une personne ou automatiquement par un processus externe à l'algorithme d'apprentissage automatique (tel qu'un algorithme de recherche d'hyperparamètres), et les paramètres de l'algorithme d'apprentissage automatique sont définis par l'algorithme d'apprentissage automatique en fonction des exemples d'apprentissage. Dans certaines implémentations, les hyperparamètres sont définis en fonction des exemples d'apprentissage et des exemples de validation, et les paramètres sont définis en fonction des exemples d'apprentissage et des hyperparamètres sélectionnés. Les réseaux ou algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être recyclés en fonction de n'importe quelle sortie.