مفهوم خط لوله (Pipeline) در یادگیری ماشین دربرگیرنده چندین گام است ولی مستقل از یادگیری ماشین، خود مفهوم خط لوله به جریان یک طرفه داده ها (One-Way Flow Data) اشاره دارد. در یاد گیری ماشین، خط لوله ها، چرخه ای و تکراری هستند، زیرا هر گام برای بهبود مداوم دقت (Accuracy) مدل و دستیابی به یک الگوریتم کارآمد و موفق، تکرار می شود.

زمانی که سیستم یا مدل یادگیری ماشین را توسعه می دهید، یک جریانی از پیش پردازش داده ها را به کار می برید. این خط لوله می تواند دربرگیرنده تمیز کردن داده ها (Data Cleaning)، مهندسی ویژگی ها (Feature Engineering) و انتخاب مدل (Model Selection) در یک محیط کار تعاملی ، تا آموزش و آزمایش، اشتراک گذاری نتیجه ها، به کارگیری مدل آموزش دیده شده، تا ارائه نتیجه ها مانند پیش بینی ها و طبقه بندی ها باشد.

بنابراین بر پایه شکل زیر، خط لوله یادگیری ماشین (ML Pipeline) دربرگیرنده چندین مولفه است  از این رو ساخت مدل (Model) تنها یکی از مولفه های ساخت برنامه های یادگیری ماشین است و از این رو مولفه های دیگری مانند جمع آوری داده ها (Data Collection)، استخراج ویژگی ها (Feature Extraction)، ساخت مدل و نظارت بر کارایی مدل و دیگر مولفه ها بخشی از ML Pipeline هستند.

برای ساخت مدل یادگیری ماشین نیاز به داده های کافی و با کیفیت بالا داریم که در واقع این داده ها را Training Data می گوییم. برای نمونه برای شناسایی تصویرهای سگ از گربه، نیاز به جمع آوری مجموعه ای از تصویرهای گوناگون از سگ ها و گربه ها داریم. داده های معیوب یا داده های نویز دار (Noisy Data) نیز باعث ساخت مدلی ناکارآمد می شود که این مدل پیش بینی های نادرستی را انجام می دهد.

همچنین کم یا زیاد بودن داده ها نیز دردسرزا خواهد بود، زیرا اگر داده ها خیلی کم باشند، پس مدل به درستی آموزش داده نمی شود و در این مورد، ایراد یا مسئله Underfitting رخ می دهد. از سوی دیگر، جمع آوری داده های زیاد فرایندی زمان بر و پر هزینه است. بنابراین Data Collection یا جمع آوری داده ها بخشی مهمی در ساخت یک سیستم یادگیری ماشین است که خود این پیش از از گام پیش پردازش داده ها انجام می شود.

در پردازش متن ها، Text Segmentation فرایندی است که یک متن به واحدهای معنار دار مانند واژه ها یا جمله ها شکسته می شود. در پردازش متن، برای طبقه بندی نوشته ها، نیاز است تا نوشته را به واحدهای معنادار بشکنیم. در کنار Text Segmentation، نیاز به پاک سازی (Data Cleaning) و استخراج ویژگی ها و سپس ساخت و یادگیری یک مدل برای طبقه بندی و در پایان بررسی و اعتبار سنجی مدل ساخته شده است.

خط لوله یادگیری ماشین یک رویکرد گام به گام برای اطمینان از این است که توانایی استنتاج ارزش ها از داده های در دسترس را داشته باشیم. همه فرآیند ساخت کار یادگیری ماشین یا خط لوله یادگیری ماشین را می توان به سه گام ۱) اکتشاف و شناسایی و پردازش داده ها، ۲) ساخت و یادگیری مدل و ۳) توسعه دسته بندی کرد.

گردآوری داده (Data Collection) به فرایند گردآوری (Gathering) و آماده‌ سازی داده برای پردازش گفته می‌شود. هدف از گردآوری‌ داده بدست آوردن اطلاعات به‌منظور ثبت اتفاقات، تصمیم‌گیری، یا گزارش اطلاعات به دیگران است. اساساً اطلاعات با در نظرگرفتن هدف نهایی گردآوری می‌شوند. (ویکی پدیا فارسی) همچنین Data Gathering در برگیرنده سازماندهی داده ها به عنوان پرونده هایی بر روی سیستم فایل یا پایگاه داده های رابطه ای یا غیر رابطه ای است.

برای یک متخصص یا دانشمند داده (Data Scientist)، داده همانند جهان است و کاوش در آن می تواند بینش و کمک به درک بهتر آن باشد. اکتشاف داده ها (Data Exploration) یک مرحله مهم برای هر مسئله خاص و درگیر با داده ها است و همچنین مهارتی است که باید هر دانشمند داده از آن برخوردار باشد. اکتشاف داده ها فاز یا فرایندی است که می توان با آن داده ها را درک کرد.

بنابراین یكی از مهمترین مهارت هایی كه هر دانشمند داده باید به آن تسلط داشته باشد، توانایی كشف داده ها به درستی است. تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی کامل (Exploratory Data Analysis یا EDA) برای اطمینان از صحت اطلاعات جمع آوری شده و تجزیه و تحلیل انجام شده ضروری است.

انگیزه های اکتشاف داده ها دربرگیرنده ۱) توصیف کردن داده ها (Data Describe) و ۲) پاک سازی داده های معیوب و نویز دار ۳) مصورسازی داده ها با نمودارها می شود. بنابراین جزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) یک رُکن مهم دانش داده ها است، یک گام مهم برای تکمیل هر پروژه ای صرف نظر از دامنه یا نوع داده ای که با آنها کار می کنید.

هدف از یادگیری ماشین و برنامه های آن انجام پیش بینی ها و طبقه بندی ها است، بنابراین برای اطمینان از عملکرد درست مدل، همواره باید کارایی مدل نظارت (Performance Monitoring) شود. نطارت بر کارایی مدل خود به دو ۱) دسته نظارت ETL و ۲) نظارت Score دسته بندی می شود. در تکنیک ETL Monitoring، بر داده ها پیش از واگذاری آنها تکیه می شود ولی در Score Monitoring به خروجی و برآیند (نتیجه) مدل نگاه می شود.