Il tipico flusso di lavoro di machine learning è costituito da quattro fasi: acquisizione dei dati, preparazione dei dati, addestramento del modello e valutazione del modello. L'acquisizione dei dati comporta l'acquisizione o la cura dei dati che verranno utilizzati per il progetto di machine learning. La preparazione dei dati implica la pre-elaborazione dei dati per garantire che siano pronti per l'addestramento del modello. L'addestramento del modello comporta la selezione di un modello appropriato e la modifica dei suoi parametri per ottenere le migliori prestazioni dal modello. Infine, la valutazione del modello comporta la valutazione delle prestazioni del modello su un set di test e la garanzia che sia in grado di generalizzare a dati invisibili.
Spiegare le diverse fasi di un flusso di lavoro di machine learning.