Каждый этап охватывает типичные задачи:

• на этапе бизнес-анализа мы пытаемся выразить задачу, понять, как мы можем ее решить, и определить, поможет ли нам в этом машинное обучение;

• на этапе анализа данных мы анализируем доступные наборы данных и решаем, нужно ли нам собирать больше данных;

• на этапе подготовки данных мы преобразуем данные в табличную форму, которую можно использовать в качестве входных данных для модели машинного обучения;

• когда данные подготовлены, мы переходим к этапу моделирования, на котором обучаем модель;

• после определения наилучшей модели наступает этап оценки, на котором мы оцениваем модель, чтобы понять, решает ли она исходную бизнес-задачу, и оцениваем ее успешность на этом поприще;

• наконец на этапе развертывания мы развертываем модель в производственной среде