एक मशीन लर्निंग मॉडल के विकास की शुरुआत करने से पहले, यह महत्वपूर्ण है कि आप जिस समस्या को हल करने की कोशिश कर रहे हैं, उसकी स्पष्ट समझ हो। यह महत्वपूर्ण है कि आप मॉडल को चुनते हैं। यह महत्वपूर्ण है कि आप मॉडल को चुनते हैं। यह महत्वपूर्ण है कि आप मॉडल को चुनते हैं। यह महत्वपूर्ण है कि आप उस मॉडल को चुनते हैं जो सबसे अच्छा परिणाम प्रदान करेगा। कुछ सामान्य मानों में रैखिक प्रतिगमन, निर्णय पेड़, समर्थन वेक्टर, और तंत्रिका त्रुटि मॉडल शामिल हैं। यह महत्वपूर्ण है कि आप मॉडल का उपयोग करके डेटा को इकट्ठा करें और तैयार करें। यह महत्वपूर्ण है कि आप मॉडल को अलग करने के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करें और डेटा को साफ करें ताकि किसी भी असंगतियों या त्रुटियों को हटाया जा सके और डेटा को एक प्रारूप में परिवर्तित किया जा सके जो मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म द्वारा उपयोग किया जा सकता है।
मशीन लर्निंग मॉडल को संसाधित करने के लिए एक कार्यप्रवाह की रूपरेखा तैयार करें।