Explore os dados para obter insights e entender as relações entre diferentes recursos. Faça também a engenharia de recursos.

Depois que os dados são preparados, a próxima etapa é escolher um modelo de aprendizado de máquina. Há muitos tipos de modelos para escolher, incluindo regressão linear, árvores de decisão e redes neurais. A escolha do modelo depende da natureza dos seus dados e do problema que você está tentando resolver.

Após selecionar um modelo, o próximo passo é treiná-lo usando os dados preparados. O treinamento envolve alimentar os dados no modelo e permitir que ele ajuste seus parâmetros internos para prever melhor a saída.

Divida os dados em conjuntos de treinamento e teste. Normalmente, usa-se uma divisão 80/20 ou 70/30 para treinamento e teste, respectivamente. O conjunto de teste possibilita avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos.

Durante o processo de treinamento, o modelo aprenderá com os dados e ajustará seus parâmetros internos para fazer previsões precisas.

Após o treinamento, avalie o desempenho do modelo nos dados de teste. Use métricas apropriadas, como precisão e recall para avaliar o desempenho do modelo. Ajuste os hiperparâmetros (opcional) se necessário. Experimente diferentes valores de hiperparâmetros para encontrar a melhor combinação que maximize o desempenho do modelo.

Implante o modelo treinado em seu projeto.

Monitore e atualize o modelo regularmente. À medida que o seu sistema coleta mais dados, o modelo pode precisar ser retreinado para manter sua precisão e relevância.