Les fichiers TRN sont généralement associés aux données d'entraînement (training data) utilisées dans les applications d'apprentissage automatique (machine learning) et d'intelligence artificielle (IA). Ces fichiers contiennent des ensembles de données (datasets) cruciaux utilisés pour entraîner des modèles, leur permettant d'apprendre des schémas (patterns), de faire des prédictions, ou d'exécuter des tâches spécifiques. Les données contenues dans un fichier TRN peuvent être structurées de diverses manières, selon l'application spécifique et le type de modèle en cours d'entraînement. Les formats de données courants incluent les valeurs séparées par des virgules (CSV), les formats basés sur du texte avec des délimiteurs spécifiques, ou des formats binaires optimisés pour un stockage et une récupération efficaces. Le contenu d'un fichier TRN peut inclure des caractéristiques (features), des étiquettes (labels), ou d'autres informations pertinentes utilisées pour guider le processus d'apprentissage. La structure et le contenu d'un fichier TRN dépendent fortement de l'algorithme d'apprentissage automatique spécifique et de la nature du problème traité. Ces fichiers sont essentiels pour le développement et l'amélioration des performances des modèles d'IA dans divers domaines, y compris la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel (NLP), et l'analyse prédictive.