Machine Learning werkt op basis van algoritmen die computers in staat stellen om zelfstandig te leren en patronen te herkennen in grote datasets. Het proces van Machine Learning kan in grote lijnen worden onderverdeeld in de volgende stappen:

1. Data verzamelen en voorbereiden: de eerste stap van Machine Learning is het verzamelen van de benodigde data. Deze data kan afkomstig zijn van verschillende bronnen, zoals softwarepakketten van de organisatie zelf, maar ook data online bronnen zoals het CBS. Vervolgens wordt deze data voorbereid door het te filteren, op te schonen en om te zetten in een formaat dat geschikt is voor Machine Learning;
2. Algoritme selecteren en trainen: na de voorbereiding van de data moet een geschikt algoritme worden geselecteerd. Er zijn verschillende soorten algoritmen beschikbaar, elk met hun eigen sterke en zwakke punten. Het geselecteerde algoritme moet vervolgens worden getraind met behulp van de voorbereide dataset. Tijdens de training past het algoritme zich aan de data aan en leert het patronen te herkennen;
3. Validatie en optimalisatie: na de training van het algoritme moet de kwaliteit van de resultaten worden gevalideerd. Dit kan worden gedaan door het algoritme te testen met nieuwe datasets die niet zijn gebruikt bij de training. Als de resultaten van het algoritme niet voldoen aan de verwachtingen, moet het algoritme worden geoptimaliseerd;
4. Inzetten van het algoritme: nadat het algoritme is getraind en gevalideerd, kan het worden ingezet om nieuwe data te analyseren en voorspellingen te doen. Het algoritme kan bijvoorbeeld worden gebruikt om gegevens te classificeren, voorspellingen te doen of patronen te identificeren.