موفقیت پروژه یادگیری ماشین بیش از انتخاب مدل به کیفیت داده، تعریف مسئله و نحوه اتصال خروجی به محصول وابسته است.
تعریف مسئله و معیار موفقیت
پیش از جمعآوری داده باید تصمیمی که مدل بهبود میدهد و شاخص سنجش آن، مانند دقت، زمان یا کاهش هزینه مشخص شود.
آمادهسازی داده
پاکسازی، برچسبگذاری، بررسی سوگیری و تفکیک داده آموزشی از ارزیابی، پایه اعتبار مدل هستند.
استقرار و پایش
پس از استقرار باید کیفیت پیشبینی، تغییر الگوی داده و زمان پاسخ بهطور مداوم پایش شود.