Il processo di sviluppo di un modello di machine learning comporta la raccolta e la preelaborazione dei dati, la selezione di un'architettura del modello, l'addestramento del modello e quindi il test e la valutazione. I dati devono essere raccolti, puliti ed etichettati per creare un set di dati per il modello. Quindi, deve essere scelta l'architettura del modello, che può includere la selezione del numero di livelli, i tipi di livelli e qualsiasi funzionalità aggiuntiva, come la regolarizzazione e l'abbandono. Il modello viene quindi addestrato utilizzando il set di dati e può essere testato per valutarne le prestazioni. Dopo l'addestramento, il modello può essere ulteriormente convalidato e messo a punto per garantire che possa essere generalizzato su nuovi dati. Infine, il modello può essere implementato in un ambiente di produzione, dove può essere soggetto a monitoraggio e aggiornamento continui.
Fornire una panoramica del processo di sviluppo di un modello di machine learning.