Décrire la méthodologie de base du Machine Learning
 La méthodologie de base du Machine Learning implique l'utilisation d'algorithmes pour apprendre à partir des données afin de faire des prédictions et des décisions. Le processus commence par la collecte de données, qui sont ensuite nettoyées, prétraitées et préparées pour l'algorithme d'apprentissage automatique. L'étape suivante consiste à former l'algorithme d'apprentissage automatique, ce qui implique d'introduire les données dans l'algorithme et d'ajuster ses paramètres jusqu'à ce qu'il soit capable d'atteindre les résultats souhaités. Une fois l'algorithme formé, il peut être utilisé pour faire des prédictions ou des décisions, dont la précision peut ensuite être évaluée. Enfin, les résultats peuvent être utilisés pour améliorer l'algorithme et le rendre plus précis.