"Spiega le diverse fasi di un flusso di lavoro di machine learning."
Il tipico flusso di lavoro del machine learning consiste in 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 comporta 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 regolazione 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 verifica che sia in grado di generalizzare su dati non visti in precedenza.