Les données d’entraînement sont décomposées en plusieurs petits « lots » ou « batches » en anglais. Le but est d’éviter les problèmes liés à un manque d’espace de stockage.
Les batches peuvent être facilement utilisés pour nourrir le modèle de Machine Learning afin de l’entraîner. Ce processus de décomposition du dataset est appelé « batch ».