根據上面的文字，必須正確預處理資料以適合模型。根據文本中定義的工作流程，我們只有在完成任務+資料+處理後才選擇模型。那麼我們是在定義任務時選擇模型，還是在任務/資料準備好後選擇兩個以上的正確模型？
In the context of machine learning, particularly when utilizing platforms such as Google Cloud Machine Learning, the process of selecting a model is a critical step that occurs after careful consideration of the task, data, and preprocessing requirements. The question of whether to select a model while defining the task or after preparing the data
為什麼在機器學習過程中將資料集分成訓練集和測試集至關重要，如果跳過這一步驟會出現什麼問題？
In the field of machine learning, dividing a dataset into training and testing sets is a fundamental practice that serves to ensure the performance and generalizability of a model. This step is important for evaluating how well a machine learning model is likely to perform on unseen data. When a dataset is not appropriately split,
當使用 Google 模型並在您自己的實例上進行訓練時，Google 是否保留您從訓練資料中所做的改進取決於幾個因素，包括您正在使用的特定 Google 服務或工具以及與該工具相關的服務條款。在 Google Cloud 的機器環境中
在訓練之前，如何知道要使用哪個 ML 模型？
在訓練之前選擇合適的機器學習模型是開發成功的人工智慧系統的重要一步。模型的選擇會顯著影響解決方案的效能、準確性和效率。為了做出明智的決定，必須考慮幾個因素，包括資料的性質、問題類型、計算