 Hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için bir makine öğrenimi sistemi için bir iş akışı tasarlayın.
 Bir makine öğrenimi sisteminin hisse senedi fiyatlarını tahmin etmesi için iş akışı, haber makaleleri, mali tablolar ve diğer kaynaklar gibi çeşitli kaynaklardan ilgili verileri toplayarak başlamalıdır. Aykırı değerleri kaldırmak, normalleştirmek ve özellikleri çıkarmak için veriler önceden işlenmelidir. Ardından, denetimli veya denetimsiz öğrenme yöntemleri kullanılarak bir model veya bir dizi model eğitilebilir. Model doğrulandıktan sonra tahminler üretilebilir. Son olarak, tahminlerin sonuçları, kök ortalama hata karesi gibi bir metrik kullanılarak gerçek hisse senedi fiyatları ile karşılaştırılabilir.