데이터 수집: 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등 작업과 관련된 대량의 데이터를 수집합니다.

데이터 정리: 관련 없는 데이터를 제거하고 누락된 값과 이상값을 처리합니다.

데이터 표준화: 데이터를 통합된 규모로 변환합니다.

데이터 세분화: 데이터 세트를 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 나누어 모델 훈련과 평가를 용이하게 합니다.

네트워크 구조 설계: 네트워크의 레이어 수, 각 레이어의 뉴런 수, 연결 방법(완전 연결, 컨볼루션, 루프 등)을 결정합니다.

활성화 함수 선택: ReLU, Sigmoid, Tanh 등 각 계층에 적합한 활성화 함수를 선택합니다.

손실 함수 정의: 분류 작업의 경우 교차 엔트로피 손실, 회귀 작업의 경우 평균 제곱 오차 등 작업 유형에 따라 손실 함수를 선택합니다.

최적화 선택: SGD, Adam, RMSprop 등 가중치 업데이트를 위한 최적화 알고리즘을 선택합니다.

입력 데이터: 정규화된 데이터를 네트워크의 첫 번째 계층에 입력합니다.

활성화 계산: 각 레이어의 뉴런은 이전 레이어의 가중치와 출력을 기반으로 활성화 값을 계산하고 활성화 함수를 적용합니다.

출력 결과: 다층 계산 후 네트워크는 분류 작업에 대한 확률 분포 또는 회귀 작업에 대한 연속 값일 수 있는 최종 결과를 출력합니다.

손실 계산: 손실 함수를 사용하여 네트워크 출력과 실제 레이블을 비교하여 손실 값을 얻습니다.

역전파: 출력 레이어부터 시작하여 그라데이션이 레이어별로 계산되고 가중치와 편향이 업데이트됩니다.

경사 하강법: 경사 및 학습 속도를 기반으로 네트워크 매개변수를 업데이트합니다.

반복 프로세스: 미리 결정된 중지 조건에 도달할 때까지 순전파, 손실 계산, 역전파 및 가중치 업데이트 프로세스를 반복합니다.

정규화: 정규화 기술(예: 가중치 감소, 드롭아웃)을 사용하여 과적합을 방지합니다.

하이퍼파라미터 조정: 학습률, 배치 크기, 네트워크 구조 등의 하이퍼파라미터를 조정하여 모델 성능을 최적화합니다.

모델 평가: 검증 세트에서 모델 성능을 평가하고 하이퍼파라미터를 조정합니다.

일반화 능력 테스트: 테스트 세트에서 모델의 일반화 능력을 평가합니다.

모델 배포: 실제 적용을 위해 훈련된 모델을 서버나 장치에 배포합니다.

모델 모니터링: 생산 중인 모델의 성능을 모니터링하고 필요에 따라 조정합니다.

새로운 데이터 수집: 환경 변화를 반영하기 위해 지속적으로 새로운 데이터를 수집합니다.

모델 업데이트: 모델의 정확성과 관련성을 유지하기 위해 모델은 정기적으로 훈련되고 새로운 데이터로 업데이트됩니다.