Ele ajusta os parâmetros do modelo para minimizar a função de perda, buscando o ponto mínimo.

Ele seleciona automaticamente o número de camadas para redes neurais.

Ele reduz o número de variáveis no modelo sem comprometer sua acurácia.

Ele determina quais variáveis de entrada são mais importantes para o modelo.

Ele divide os dados em subconjuntos para validação cruzada.