Následující je obecný postup pro zpracování modelu strojového učení:

1. Sběr a příprava dat:
   - Získání dat z vhodných zdrojů.
   - Čištění a transformace dat pro analýzu.

2. Rozdělení dat:
   - Rozdělení dat na trénovací a testovací sady.

3. Výběr a trénování modelu:
   - Výběr vhodného algoritmu pro modelování.
   - Trénování modelu na trénovací sadě dat.

4. Validace modelu:
   - Ověření výkonnosti modelu na testovací sadě dat.
   - Optimalizace hyperparametrů pro zlepšení výkonu modelu.

5. Vyhodnocení výsledků:
   - Analýza výsledků a interpretace výstupů modelu.
   - Zhodnocení úspěšnosti modelu a jeho schopnosti generalizace.

6. Nasazení modelu:
   - Implementace modelu do produkčního prostředí.
   - Monitorování výkonu modelu a případná aktualizace nebo zlepšení.
Pro zpracování modelu strojového učení je nejprve nutné shromáždit, naformátovat a vyčistit surová data. Poté by měla být data rozdělena na trénovací a testovací sady a následně předzpracována. Jakmile jsou data připravena, může být model postaven, natrénován a vyhodnocen z hlediska přesnosti. Nakonec by měl být model laděn a testován pro nasazení.