El estándar de codificación de video versátil (VVC) ofrece una eficiencia de codificación mejorada en comparación con el estándar de codificación de video de alta eficiencia (HEVC) en la codificación de señales multimedia. Sin embargo, esta mayor eficiencia tiene un costo en términos de una mayor complejidad de codificación. Este trabajo propone un algoritmo de particionamiento de unidades de codificación eficiente basado en una máquina de aprendizaje extremo (ELM), que puede reducir la complejidad de codificación mientras asegura la eficiencia de codificación. En primer lugar, la decisión del tamaño de la unidad de codificación se modela como un problema de clasificación. En segundo lugar, se entrena un clasificador ELM para predecir el tamaño de la unidad de codificación. En el experimento, el enfoque propuesto se verifica basado en el modelo de referencia VVC. Los resultados muestran que el método propuesto puede reducir significativamente la complejidad de codificación y se puede obtener una buena calidad de imagen.