機器學習是通過對已有資料進行模型訓練，再将訓練好的模型應用于未知資料的過程。從這句話中我們可以看到幾個關鍵要素：資料，模型，訓練，應用。對于一個通常的機器學習項目，這些确實是其中最核心的環節。那麼，對于其中每一個項目，我們具體要做哪些工作？這些工作之間有什麼聯系？在這些核心工作之外，還有哪些我們可能忽略的項目。本文我們來探讨這些問題。内容主要參考了
《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》一書。
總體架構
實際中，問題最初是從一個商業問題開始的，比如“如何預測某地區未來的房價是多少？”熟悉機器學習的同學可能會知道，這是一個典型的回歸問題。但此時我們更應該思考問題本身與現有業務的聯系，比如該項目的如何影響上下遊的業務，而不是項目本身的細節。可以參考下面的架構：
将問題架構化并且關注重點
問題定義好了之後，就需要着手準備資料了。這個過程也不是盲目進行的，也需要考慮與之相關的很多細節。如資料源，存儲空間，資料敏感性，擷取成本等。下面的架構可以給我們一些提示。
擷取資料
從擷取資料開始，就進入我們上文提到的核心環節。探究資料和可用性，分布，可視化等非常必要，也能幫助我們進一步思考資料與最終目标的聯系。這一環節通常被稱為探索性分析，具體可以參考下面的步驟。
探索資料
上一步驟中認識了資料，結合前面對于問題的定義，接下來就需要對資料進行預處理。通常包含兩部分工作：資料預處理和特征工程。預處理的部分包括異常值，缺失值，重複值等；特征工程則包括特征提取，特征建構，特征縮放，特征融合等環節。這一環節通常會特别耗時，甚至可能會占用絕大多數的時間，下面的步驟雖然不是面面俱到，但也能給我們一些參考。
準備資料
處理完資料，我們來看模型。機器學習有很多經典的模型，可以用于分類，回歸，聚類，關聯分析等方面，要根據我們的目标問題選擇合适的模型，還要選擇合理的評估名額對模型做合理的評價。模型與上一步的特征緊密相關。需要經過多次疊代之後才能找到更合适的模型。這一環節的訓練測試耗費的精力可能不亞于上一步驟的特征工程。模型中超參數的選擇可能有很多技巧，也是需要經驗知識來支撐，并且可能會用到很多優化技巧，如貝葉斯優化方法。
列出有用模型和微調系統
上面步驟完成後，整個項目最核心的部分可能就結束了，但接下來的工作也是非常重要的。首先需要回到最開始的商業問題，向老闆展示你的成果，包括你的方案和思路，最終可能的效果，中間有趣的發現等等。之後要将之前的成果部署和上線，在這一步将你的成果交給實際去檢驗，在這個過程中可能會産生很多意料之外的問題，需要不斷地對模型進行修正和監控。至此，一個完整的項目流程就走完了。
展示解決方案和啟動
需要說明的是，上面的架構隻是一個參考，實際中并不是每一個步驟都會用到，可以根據需要檢查和選擇。每一環節的重要性也都各不相同，但都非常重要。有些步驟可能并不十分具體，還需要實際中進一步檢視相關資料。不過這個架構從全局角度給我們帶來一個機器學習的項目全貌，便于從宏觀角度把握每一環節所處的位置，這是一種很重要的做事思路。