•（单击）建模。这些是由机器学习过程利用过去的经验生成的；即大量的历史数据。迭代应用各种算法，根据可以从数据集推断的内容生成预测模型。这包括一个反馈循环来帮助定制模型 •（单击）决策规则与数据输入和其他模型的分数一起使用，以决定要做什么。有时这些规则是由机器学习算法自动得出的，有时则由人类专家/业务用户定义/完善。 •（单击）响应/输出 - 在流程结束时，需要根据已做出的决策采取一些行动。单独的预测是无用的。您必须决定如何使用输出 •（单击）验证隐私和安全 •（单击）审查/监控由于预测准确性会随着时间的推移由于底层关系的变化而下降，因此请定期访问模型的运行情况。进行相应的更改。