Dans le paysage commercial moderne, la plupart des entreprises dépendent des applications d'apprentissage machine (ML) pour comprendre les sources potentielles de revenus, reconnaître les tendances du marché, anticiper le comportement des clients, prévoir les fluctuations des prix et, en fin de compte, prendre des décisions commerciales éclairées. Le développement de ces applications de ML nécessite une planification méticuleuse et une approche structurée. Les principales étapes de ce processus comprennent la définition du problème, le nettoyage et la préparation des données, l'ingénierie des caractéristiques, l'entraînement au modèle et l'amélioration continue de la précision du modèle.