Grundsätzlich basiert das „Lernen“ von Maschinen darauf, mit einer Menge von Trainingsdaten als Eingabe einen Computer-Algorithmus so zu konditionieren, dass für die Lösung einer Aufgabe ein adäquates („bestes“ oder auch nur „plausibles“ Ergebnis (eine Ausgabe) erzielt wird. Vorausstzung dafür ist, neben der Auswahl von für die Aufgabe relevanten Trainigsdaten, ein parametrisiertes Aufgabenmodell, sodass der Computer darauf trainiert werden kann, die Parameter zu optimieren.