Mathématiquement parlant, ces modèles identifient des équations qui peuvent mapper numériquement des facteurs inconnus et connus sous forme de variables x et y.
Les modèles de machine learning traditionnels étaient discriminants ou centrés sur la classification des points de données. Ils tentent de déterminer la relation entre les facteurs connus et inconnus. Par exemple, ils examinent des images (des données connues telles que la disposition des pixels, les lignes, les couleurs et les formes) et les mappent avec des mots, le facteur inconnu. Mathématiquement parlant, ces modèles identifient des équations qui peuvent mapper numériquement des facteurs inconnus et connus sous forme de variables x et y.