Vous avez terminé le traitement des données et souhaitez poursuivre le cycle de vie du développement du modèle pour identifier les facteurs qui influencent les conversions de ventes. Quelle est l'étape suivante ?

Après le traitement des données, l'étape logique suivante dans le cycle de vie du développement de modèle est la préparation des données pour l'entraînement et l'évaluation. Délimiter les données en ensembles d'entraînement et de test est crucial pour garantir que le modèle peut être entraîné sur une partie des données et évalué sur des données non vues, simulant ainsi sa performance sur de nouvelles données réelles. Les autres options sont des étapes ultérieures : "Utiliser votre modèle pour exécuter des prédictions sur de nouvelles données d'entrée client" est l'inférence, qui vient après l'entraînement et l'évaluation. "Surveiller les performances de votre modèle et apporter les ajustements nécessaires" est une étape de maintenance et de réentraînement, qui suit le déploiement du modèle. "Tester et évaluer votre modèle sur vos données organisées pour déterminer la performance du modèle" est l'étape d'évaluation, qui ne peut avoir lieu qu'après avoir séparé les données et entraîné le modèle.