Veri ve Model Seçimi, Yapay Zeka projelerinin başarısını belirleyen kilit unsurlardan biridir; bu kavram yalnızca hangi algoritmayı seçeceğinize karar vermekten ibaret değildir, aynı zamanda Veri kalitesi ve güvenilirlik konusu ile verinin yapısı, eksiklikleri ve süreçlerin sürekliliğini de kapsar; bu nedenle bu alan, projenin hedeflenen sonuçlarının doğruluğunu ve güvenilirliğini güçlendiren temel ölçütler arasındadır ve bu entegrasyon, karar süreçlerinin şeffaflığı ile risk yönetimini de destekler.Güçlü bir başlangıç için, Veri hazırlama ve temizleme adımlarını net bir şekilde tasarlamak yeterli değildir; aynı zamanda veri temizliğini etkili şekilde uygulatmak, eksik değer yönetimini tutarlı kurallarla ele almak, tutarlılık kontrolünü otomatikleştirmek ve etik uyumluluğu gözetmek gerekir; bu aşama, modelin öğrenme sürecine sağlam bir temel sağlar ve sonraki adımlar için güvenilir bir veri akışı yaratır.