"Definire un flusso di lavoro per elaborare un modello di apprendimento automatico."
Per elaborare un modello di apprendimento automatico, è necessario prima raccogliere, formattare e pulire i dati grezzi. Successivamente, i dati dovrebbero essere divisi in set di addestramento e di test, e poi preelaborati. Una volta che i dati sono pronti, il modello può essere costruito, addestrato e valutato per l'accuratezza. Infine, il modello dovrebbe essere ottimizzato e testato per la distribuzione.