После обучения модели рекомендуется:

1. Протестировать её на данных, которые не использовались во время обучения. 12 Это позволит определить точность работы модели. 2
2. При обучении с учителем модель можно применять на новых данных, принадлежащих к той же выборке, что и учебные данные. 1 Это поможет решать задачи, аналогичные учебным. 1
3. При обучении без учителя модель следует интерпретировать для выявления скрытых закономерностей, имеющихся в данных. 1
4. Сохранить завершённую модель в хранилище или системе управления версиями, чтобы инженерные и операционные команды могли её развернуть в продакшен-среде. 5
5. После успешного развёртывания модели необходимо постоянно мониторить её работу в продуктивной среде, чтобы убедиться, что она справляется с данными на продакшене. 5