提供开发机器学习模型的过程概述。
开发机器学习模型的过程包括收集和预处理数据、选择模型架构、训练模型，然后测试和评估它。必须收集、清洗和标记数据，以创建模型的数据集。然后，选择模型架构，包括选择层数、层类型和任何附加功能，如正则化和dropout。使用数据集训练模型，可以测试其性能以进行评估。训练后，可以进一步验证和微调模型，以确保它可以推广到新数据。最后，可以在生产环境中部署模型，可以不断监视和更新。