▪ 테스트 데이터 평가: 학습에 사용하지 않은 완전히 새로운 데이터로 최종 성능을 평가합니다.

▪ 모델 저장 및 배포: 학습된 모델을 저장하고, 실제 사용할 수 있는 환경에 배포합니다.

▪ 성능 모니터링 및 업데이트: 배포한 후에도 모델이 올바르게 작동하는지 지속적으로 모니터링하고, 필요하면 재학습합니다.