તેથી, મૂળભૂત રીતે તે આની જેમ શરૂ થાય છે, તે આર્કિટેક્ચરની વર્તમાન સ્થિતિની તપાસ સાથે પ્રારંભ થાય છે, ત્યારબાદ આગળનું પગલું ચોક્કસ ડેટા પ્રકારને ઓળખવા, ડેટા પ્રકારોની ધારણાઓ અને અવરોધો શોધવા, લક્ષ્યની યોગ્યતાને ઓળખી કાઢવાનું છે. મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ નો જે લાગુ થાય છે, ડેટાના વિશ્લેષણ અને મૂલ્યાંકન, ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ ની ઓળખ, એક ટોચની સમીક્ષા પૂરી પાડે છે અને સંદર્ભની મર્યાદાઓ અને ઉકેલોને સમજાવે છે અને એક રોડમેપ બનાવે છે.
ಆದ್ದರಿಂದ,   ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಇದು ಹೀಗೆ  ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಹೇಗೆಂದರೆ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ನ  ಈಗಿರುವ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ರಿಂದ, ನಂತರ ಮುಂದಿನ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು,   ಅಸ್ಸುಂಪ್ಷನ್ಸ್ ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಡಾಟ ಪ್ರಕಾರಗಳ  ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು  ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು,   ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುವ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಆಲ್ಗರಿದಮ್ ಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಕ್ಲೌಡ್  ಪ್ಲಾಟ್ ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಡಾಟವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು  ಈವಾಲಿವೇಟ್ ಮಾಡುವುದು, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ರಿವಿವ್ ನೀಡುವುದು, ಕುಂದುಕೊರತೆಗಳನ್ನು  ಮತ್ತು  ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ತೋರ್ಪಡಿಸುವುದು  ಮತ್ತು  ಪಾಲಿಸಬೇಕಾದ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು.