El modelo aprende a partir de los datos que se le proporcionan durante el entrenamiento. En este proceso, se ajustan los parámetros internos del modelo para minimizar los errores de predicción. Este ciclo de aprendizaje se repite hasta que el modelo alcanza un buen desempeño en el conjunto de validación.