Regression, Klassifikation, Clustering, Merkmalsaufbereitung und Modellbewertung bilden den klassischen Werkzeugkasten des maschinellen Lernens. Ein Modell wird mit getrennten Trainings-, Validierungs- und Testdaten entwickelt.