機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

機器學習模型的開發(fā)步驟可以大致分為以下幾步：

1、明確問題：首先需要明確要解決的問題是什么，確定問題的目標和需求。

2、收集數(shù)據(jù)：收集足夠多的數(shù)據(jù)來訓練模型，數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量都會影響模型的性能。

3、數(shù)據(jù)預處理：對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗、預處理和特征工程等操作，以便于模型訓練。

4、模型選擇：根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點選擇合適的機器學習模型。

5、模型訓練：使用處理后的數(shù)據(jù)對選擇的模型進行訓練，通過調整模型參數(shù)來優(yōu)化模型的性能。

6、模型評估：使用測試集對訓練好的模型進行評估，評估模型的泛化能力和性能。

7、模型優(yōu)化：根據(jù)評估結果對模型進行優(yōu)化，提高模型的性能和泛化能力。

以上步驟并不是絕對的，不同的機器學習問題可能需要不同的開發(fā)流程和處理方法。