Per elaborare un modello di apprendimento automatico, è necessario prima raccogliere, formattare e pulire i dati grezzi. Successivamente, i dati dovrebbero essere suddivisi in set di addestramento e test e quindi pre-elaborati. Una volta che i dati sono pronti, il modello può essere costruito, addestrato e valutato per verificarne l'accuratezza. Infine, il modello dovrebbe essere messo a punto e testato per la distribuzione.
Delineare un flusso di lavoro per l'elaborazione di un modello di machine learning.