データ収集: タスクに関連する大量のデータ (画像、テキスト、音声、ビデオなど) を収集します。

データ クリーニング: 無関係なデータを削除し、欠損値や外れ値に対処します。

データの標準化: データを統一されたスケールに変換します。

データのセグメンテーション: データ セットをトレーニング セット、検証セット、テスト セットに分割して、モデルのトレーニングと評価を容易にします。

ネットワーク構造の設計：ネットワークの層数、各層のニューロン数、接続方法（全結合、畳み込み、ループなど）を決定します。

活性化関数の選択: ReLU、Sigmoid、Tanh など、各層に適切な活性化関数を選択します。

損失関数の定義: 分類タスクの場合はクロスエントロピー損失、回帰タスクの場合は平均二乗誤差など、タスクの種類に応じて損失関数を選択します。

オプティマイザーの選択: SGD、Adam、RMSprop などの重み更新の最適化アルゴリズムを選択します。

入力データ: 正規化されたデータをネットワークの最初の層に入力します。

活性化の計算: 各層のニューロンは、重みと前の層の出力に基づいて活性化値を計算し、活性化関数を適用します。

出力結果: 多層計算の後、ネットワークは最終結果を出力します。これは、分類タスクの確率分布または回帰タスクの連続値です。

損失を計算する: 損失関数を使用してネットワーク出力と実際のラベルを比較し、損失値を取得します。

逆伝播: 出力層から開始して、層ごとに勾配が計算され、重みとバイアスが更新されます。

勾配降下: 勾配と学習率に基づいてネットワーク パラメーターを更新します。

反復プロセス: 所定の停止条件に達するまで、順伝播、損失計算、逆伝播、重み更新のプロセスを繰り返します。

正則化: 正則化手法 (重み減衰、ドロップアウトなど) を使用して、過学習を防ぎます。

ハイパーパラメータの調整: 学習率、バッチ サイズ、ネットワーク構造などのハイパーパラメータを調整して、モデルのパフォーマンスを最適化します。

モデルの評価: 検証セットでモデルのパフォーマンスを評価し、ハイパーパラメーターを調整します。

一般化能力テスト: テスト セット上のモデルの一般化能力を評価します。

モデルのデプロイメント: 実際のアプリケーションのために、トレーニングされたモデルをサーバーまたはデバイスにデプロイします。

モデルの監視: 実稼働環境でのモデルのパフォーマンスを監視し、必要に応じて調整を行います。

新しいデータの収集: 環境の変化を反映するために新しいデータを継続的に収集します。

モデルの更新: モデルの正確さと関連性を維持するために、モデルは新しいデータで定期的にトレーニングおよび更新されます。