機器學習的流程大致上可分為以下幾個主要步驟：
- 定義問題
- 明確了解你的業務目標或要解決的問題，並具體描述成可用機器學習解決的問題，例如分類、預測或分群。
- 資料收集與建立資料集
- 收集相關數據，通常自多個來源；整理、清洗數據(例如去除異常值、補齊缺失值)。
- 資料需拆分為訓練集、驗證集、測試集（常見比例：80/10/10或80/20），以利模型訓練與測試。
- 資料前處理與特徵工程
- 包含資料格式轉換、標準化、特徵選擇、創造新特徵等，提高模型對重點資訊的學習能力。
- 選擇合適的機器學習模型或演算法
- 根據問題類型（如迴歸、分類、分群）及資料特性，決定要用的模型，例如：決策樹、隨機森林、SVM、神經網路等。
- 訓練模型
- 使用訓練集進行模型訓練，期間不斷嘗試、修正與優化模型參數，讓模型最大程度地學會資料的規律。
- 評估模型
- 利用預留的驗證集或測試集，依據任務選擇評估指標（如準確率、召回率、F1分數等），檢查模型效能，避免過適（overfitting）。
- 模型調優（超參數調整）
- 根據評估結果，針對模型的參數、特徵或演算法進行微調，反覆訓練，直到達到最佳效果。
- 部署與預測
- 將訓練好的模型上線，實際應用到業務流程，讓其在真實環境中預測新數據或自動執行特定任務。
- 持續監控與維護
- 部署後需持續觀察模型效果，若資料分布發生變化，須重新訓練或調整模型以維持準確性。
