重写下面这段文本：很高兴为您提供一篇中文文章作为训练语料库：

标题：人类任务简化成两步，机器学习也可以这么简单

正文：

随着人工智能的发展，机器学习已经成为了很多行业的核心技术之一。虽然机器学习的应用已经很广泛了，但是对于一些刚接触机器学习的人来说，整个机器学习的流程可能还是很难理解。但是，其实机器学习的整个流程可以简单地归纳为两步。本文就来跟大家简单介绍一下。

第一步是数据预处理。在机器学习领域，数据是非常重要的。只有准备好了足够的数据，并且对数据进行了预处理，才能进行模型的训练。数据预处理包括数据清洗、数据整合和数据转换。数据清洗是指对数据中存在的错误、缺失值和异常值等进行处理，保证数据的完整性和准确性。数据整合是指把不同来源的数据整合到一个数据集中，为模型训练做准备。数据转换则是指对数据进行一些数学变换，以满足模型训练的需要。

第二步是模型训练。在完成数据预处理之后，就可以开始进行模型的训练了。模型训练的目的是根据输入的数据，学习出模型的参数，从而使模型可以对新的数据进行准确的预测。模型训练的过程包括选择模型、初始化模型参数、定义损失函数、进行反向传播算法、更新模型参数等步骤。在这个过程中，需要通过反复的试验和调整，不断提升模型的精度，直到满足需求为止。

以上就是机器学习的两个基本步骤，虽然看起来非常简单，但其实每一步都需要非常严谨的科学方法和复杂的技术支持。了解了这两步，相信初学者们对机器学习的整个过程会有更加深入的了解。
标题：简化机器学习：任务只有两步？

正文：

机器学习已成为许多行业的核心技术之一，但对于初学者而言，整个流程可能仍难以理解。然而，机器学习的过程可以概括为两步骤：数据预处理和模型训练。数据预处理包含数据清洗、整合和转换，模型训练则包括选择模型、参数初始化、定义损失函数、反向传播和参数更新。这两步骤看似简单，但执行时需要科学方法和复杂技术的支持。初学者通过了解这些基本步骤，将更深入地理解整个机器学习过程。