Fornire una panoramica del processo di sviluppo di un modello di apprendimento automatico.
Il processo di sviluppo di un modello di apprendimento automatico prevede la raccolta e la pre-elaborazione dei dati, la selezione dell'architettura del modello, l'addestramento del modello e infine il testing e la valutazione. I dati devono essere raccolti, puliti ed etichettati per creare un dataset per il modello. Successivamente, deve essere scelta l'architettura del modello, che può includere la selezione del numero di strati, dei tipi di strati e di eventuali funzionalità aggiuntive, come la regolarizzazione e il dropout. Il modello viene quindi addestrato utilizzando il dataset e può essere testato per valutarne le prestazioni. Dopo l'addestramento, il modello può essere ulteriormente convalidato e ottimizzato per garantire che possa generalizzare su nuovi dati. Infine, il modello può essere implementato in un ambiente di produzione, dove può essere soggetto a monitoraggio e aggiornamento continuo.