AI, genellikle büyük veri setlerine eğitimlidir. Bu veri setleri, çeşitli kaynaklardan toplanan bilgilerden oluşabilir ve daha sonra makine öğrenme algoritmaları kullanılarak analiz edilir.

AI, genellikle insanlardan toplanan verilere eğitimlidir. Örneğin, kullanıcıların tercihleri, tıklama geçmişleri ve satın alma alışkanlıkları gibi veriler kullanılabilir.

AI, tekst verilerine eğitimlidir. Bu, metin belgelerinden, web sayfalarından veya sosyal medya gönderilerinden elde edilen içerikleri anlamayı ve yorumlamayı içerir.

AI, görüntü verilerine eğitimlidir. Görüntü tanıma algoritmaları kullanılarak, AI'nın öğrenme algoritması birçok farklı görüntüyü analiz edebilir ve daha sonra benzer özelliklere sahip görüntüleri tanıyabilir.

AI, ses verilerine eğitimlidir. Ses tanıma ve ses analizi algoritmalarını kullanarak, AI bir ses kaydını anlayabilir ve belirli bir sözcüğü veya cümleyi tanıyabilir.

AI, finansal verilere eğitimlidir. Örneğin, hisse senedi fiyatları, ekonomik göstergeler, para birimi kurları gibi finansal veriler kullanılarak, AI'nın gelecekteki trendleri tahmin etmesi mümkündür.

AI, tıbbi verilere eğitimlidir. Hastaların tıbbi geçmişleri, semptomları ve test sonuçları gibi veriler kullanılarak, AI hastalıkları teşhis etmek veya tedavi önerileri sunmak için kullanılabilir.

AI, coğrafi verilere eğitimlidir. Haritalar, hava durumu verileri, trafik akışı gibi coğrafi verileri kullanarak, AI navigasyon sistemlerini iyileştirebilir veya yerel keşif uygulamaları geliştirebilir.