 Expliquer les différentes phases d'un flux de travail d'apprentissage automatique.
Le flux de travail typique d'apprentissage automatique se compose de quatre phases : acquisition de données, préparation de données, formation de modèle et évaluation de modèle. L'acquisition de données implique l'acquisition ou la conservation des données qui seront utilisées pour le projet d'apprentissage automatique. La préparation des données implique le prétraitement des données pour s'assurer qu'elles sont prêtes pour la formation du modèle. La formation de modèle consiste à sélectionner un modèle approprié et à ajuster ses paramètres pour obtenir les meilleures performances du modèle. Enfin, l'évaluation du modèle consiste à évaluer les performances du modèle sur un ensemble de tests et à s'assurer qu'il est capable de généraliser à des données inédites.