تعریف صورت‌مسئله‌ها:

• تعریف شفاف مشکلات مشخصی که هر مدل قصد حل آن‌ها را دارد (مانند پیش‌بینی رفتار مشتری، پیش‌بینی فروش، سیستم‌های پیشنهاددهنده).

انتخاب الگوریتم‌های مناسب:

• بررسی و انتخاب الگوریتم‌های مناسب یادگیری ماشین برای هر صورت‌مسئله.
• در نظر گرفتن انواع مدل‌ها مانند رگرسیون، دسته‌بندی، خوشه‌بندی و الگوریتم‌های پیشنهاددهنده.

طراحی معماری مدل:

• طراحی معماری هر مدل شامل ویژگی‌های ورودی، لایه‌ها (در شبکه‌های عصبی) و قالب خروجی.
• مستندسازی دلایل انتخاب معماری‌های موردنظر.

آماده‌سازی داده‌های آموزش و اعتبارسنجی:

• تقسیم داده‌های پیش‌پردازش‌شده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون.
• اطمینان از حفظ توزیع نماینده داده‌ها و جلوگیری از نشت داده (Data Leakage).

توسعه پایپ‌لاین‌های آموزش مدل:

• پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های آموزش با استفاده از فریم‌ورک‌های انتخاب‌شده یادگیری ماشین (مانند TensorFlow، PyTorch، Scikit-Learn).
• خودکارسازی مراحل پیش‌پردازش داده درون پایپ‌لاین‌های آموزش.

ابزارها و فناوری‌ها:

• فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین (مانند TensorFlow، PyTorch، Scikit-Learn)
• ابزارهای پردازش داده (مانند Pandas، NumPy)
• زیرساخت آموزش مدل (مانند GPUها و منابع پردازشی ابری)
• سیستم‌های کنترل نسخه (مانند Git)

برنامه‌ریزی یکپارچه‌سازی و راه‌اندازی اولیه

• تدوین برنامه یکپارچه‌سازی
• همکاری با تیم توسعه
• راه‌اندازی محیط‌های توسعه و تست
• توسعه API

یکپارچه‌سازی مدل و تست

• یکپارچه‌سازی مدل‌ها در پلتفرم
• تست عملکردی
• یکپارچه‌سازی رابط کاربری
• امنیت و کنترل دسترسی

استقرار در محیط Staging

• استقرار مدل‌ها در محیط Staging
• انجام تست‌های کارایی
• تست پذیرش کاربر (UAT)
• نهایی‌سازی مستندات

استقرار نهایی و پایش در محیط Production

• بازبینی نهایی و تأیید
• استقرار در محیط Production
• راه‌اندازی پایش و نگهداری
• پشتیبانی پس از استقرار
• بهبودهای تکرارشونده