1. Определите задачу, которую вы хотите решить с помощью нейронной сети. Это может быть распознавание образов, классификация объектов, прогнозирование временных рядов и так далее.
2. Соберите данные для обучения нейронной сети. Набор данных должен содержать входные данные (признаки) и выходные данные (целевая переменная).
3. Подготовьте данные. Очистите данные от выбросов, пропущенных значений, проведите нормализацию и другие необходимые преобразования.
4. Выберите архитектуру нейронной сети. Определите количество слоев, их типы, количество нейронов в каждом слое, функции активации и так далее.
5. Обучите нейронную сеть. Разделите данные на тренировочный и тестовый наборы, выберите функцию потерь и оптимизатор, задайте количество эпох и размер пакета для обучения.
6. Оцените качество модели. Проведите ликвидацию на тестовом наборе данных, оцените метрики качества (например, точность, полноту, И1-меру), проведите анализ ошибок.
7. Оптимизируйте нейронную сеть. Внесите изменения в архитектуру, процесс обучения или пред