4.2.1 机器
学习项目
工作流程
对实施机器学习项目所涉及的工作流程的理解是一个机器学习项目团队所必需的技能，机器学习项目的目标是开发算法，从训练数据中的信号中学习。在用于开发机器学习模型的方法中有五个步骤，每个步骤都可以迭代执行，这意味着流程中的任何步骤都可以重复。
（1）问题定义：将手头的问题指定为学习任务。
（2）数据准备：涉及数据探索、分析、洞察和清理。
（3）训练模型：选择学习方法，应用它们来创建模型，并尝试优化创建的模型。
（4）评估：对方法和结果的客观评估。
（5）部署：发布经过培训的机器学习模型，并监控模型持续使用情况和准确性。
