In der modernen Geschäftswelt sind die meisten Unternehmen auf Anwendungen für maschinelles Lernen (ML) angewiesen, um potenzielle Einnahmequellen zu verstehen, Markttrends zu erkennen, das Kundenverhalten zu antizipieren, Preisschwankungen vorherzusagen und letztendlich fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die Entwicklung dieser ML-Anwendungen erfordert eine sorgfältige Planung und einen strukturierten Ansatz. Zu den wichtigsten Schritten in diesem Prozess gehören die Definition des Problems, die Bereinigung und Aufbereitung der Daten, die Entwicklung von Merkmalen, die Durchführung von Modelltrainings und die kontinuierliche Verbesserung der Genauigkeit des Modells.