TRN-Dateien sind typischerweise mit Trainingsdaten verbunden, die in Anwendungen des maschinellen Lernens (Machine Learning) und der künstlichen Intelligenz (KI) verwendet werden. Diese Dateien enthalten Datensätze, die zum Trainieren von Modellen genutzt werden, wodurch diese Muster erlernen, Vorhersagen treffen oder spezifische Aufgaben ausführen können. Die Daten innerhalb einer TRN-Datei können je nach spezifischer Anwendung und der Art des zu trainierenden Modells unterschiedlich strukturiert sein. Gängige Datenformate umfassen durch Kommata getrennte Werte (CSV), textbasierte Formate mit spezifischen Trennzeichen oder binäre Formate, die für eine effiziente Speicherung und Abrufung optimiert sind. Der Inhalt einer TRN-Datei kann Merkmale (Features), Bezeichnungen (Labels) oder andere relevante Informationen enthalten, die den Lernprozess steuern. Die Struktur und der Inhalt einer TRN-Datei hängen stark vom spezifischen Algorithmus des maschinellen Lernens und der Art des adressierten Problems ab. Diese Dateien sind entscheidend für die Entwicklung und die Leistungsverbesserung von KI-Modellen in verschiedenen Domänen, einschließlich Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing) und prädiktiver Analytik (Predictive Analytics).