 Décrire un flux de travail pour le traitement d'un modèle d'apprentissage automatique.
 Afin de traiter un modèle d'apprentissage automatique, il faut d'abord collecter, formater et nettoyer les données brutes. Ensuite, les données doivent être divisées en ensembles d'apprentissage et de test, puis prétraitées. Une fois que les données sont prêtes, le modèle peut alors être construit, formé et évalué pour sa précision. Enfin, le modèle doit être ajusté et testé pour le déploiement.