在機器學習問題解決過程中，除了機器學習算法的選擇，還有以下幾個關鍵步驟需要支持和自動化：
數據預處理：數據清理、缺失值處理、數據轉換和特徵選擇等預處理步驟是機器學習成功的基礎。工作台應該提供自動化的數據預處理工具，以簡化這些繁瑣的任務。
模型訓練和調參：模型訓練過程中，超參數的選擇對模型性能有重大影響。工作台應該集成自動化的超參數調整工具，如網格搜索或貝葉斯優化，以提高模型的準確性。
模型評估和驗證：在模型訓練後，進行模型評估和驗證是必不可少的。工作台應該提供自動化的評估指標計算和交叉驗證功能，以幫助用戶快速了解模型的性能。
結果解釋和可視化：將模型結果轉化為可理解的形式對於業務決策至關重要。工作台應該提供可視化工具，幫助用戶理解模型的預測結果和特徵重要性。
模型部署和監控：模型的部署和運行監控是確保其在實際環境中有效運行的關鍵。工作台應該支持模型的自動化部署流程，並提供監控工具以跟蹤模型的性能和數據漂移情況。