So, basically it starts like this that it starts with examining the current state of the architecture, thereafter the next step is going to be identifying the specific data type, finding the assumptions and constraints of the data types, identifying the requisite the suitable the targeted machine learning algorithm that is applicable, identifying the cloud platform analyzing and evaluating the data, providing a top-down review and illustrating the context limitations and solutions and creating a roadmap.
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.