手順

課題を設定、あるいは問題を発見する

数学的に解決できるのか、手法を考える

分類問題に落とし込めるか？等

データを集める

データを整形する

データのスキーマを設計する

データベースをつくる

データから学習してモデルをつくってうまくいくか試す

データが更新された際に学習できるように実装する

オンライン学習

バッチ処理

他の開発者やユーザーが使えるようにシステムに組み込み

ライブラリ

API

転移学習

模倣学習

メタ学習