Raccolta dati: raccogli grandi quantità di dati relativi all'attività, che possono essere immagini, testo, audio, video, ecc.

Pulizia dei dati: rimuovi i dati irrilevanti e gestisci i valori mancanti e i valori anomali.

Standardizzazione dei dati: conversione dei dati su scala unificata.

Segmentazione dei dati: dividere il set di dati in set di training, set di validazione e set di test per facilitare la formazione e la valutazione del modello.

Progettazione della struttura della rete: determinare il numero di strati della rete, il numero di neuroni in ogni strato e il metodo di connessione (completamente connesso, convoluzione, loop, ecc.).

Selezione della funzione di attivazione: scegli una funzione di attivazione appropriata per ciascun livello, come ReLU, Sigmoid, Tanh, ecc.

Definizione della funzione di perdita: selezionare la funzione di perdita in base al tipo di attività, ad esempio la perdita di entropia incrociata per le attività di classificazione e l'errore quadratico medio per le attività di regressione.

Selezione dell'ottimizzatore: seleziona l'algoritmo di ottimizzazione per l'aggiornamento del peso, come SGD, Adam, RMSprop, ecc.

Dati di input: inserisci i dati normalizzati nel primo livello della rete.

Calcola l'attivazione: i neuroni di ogni strato calcolano i valori di attivazione in base ai pesi e all'output dello strato precedente e applicano la funzione di attivazione.

Risultato di output: dopo calcoli multilivello, la rete restituisce il risultato finale, che può essere una distribuzione di probabilità per un'attività di classificazione o un valore continuo per un'attività di regressione.

Calcola la perdita: utilizza la funzione di perdita per confrontare l'output della rete e l'etichetta reale per ottenere il valore della perdita.

Backpropagation: a partire dal livello di output, i gradienti vengono calcolati livello per livello e i pesi e i bias vengono aggiornati.

Discesa del gradiente: aggiorna i parametri di rete in base al gradiente e alla velocità di apprendimento.

Processo iterativo: ripetere il processo di propagazione in avanti, calcolo della perdita, propagazione all'indietro e aggiornamento del peso fino al raggiungimento di una condizione di arresto predeterminata.

Regolarizzazione: utilizzare tecniche di regolarizzazione (come decadimento del peso, abbandono) per prevenire l'overfitting.

Regolazione degli iperparametri: regola gli iperparametri come la velocità di apprendimento, le dimensioni del batch e la struttura della rete per ottimizzare le prestazioni del modello.

Valutazione del modello: valutare le prestazioni del modello sul set di convalida e regolare gli iperparametri.

Test di capacità di generalizzazione: valutare la capacità di generalizzazione del modello sul set di test.

Distribuzione del modello: distribuisci il modello addestrato al server o al dispositivo per applicazioni pratiche.

Monitoraggio del modello: monitora le prestazioni del tuo modello in produzione e apporta le modifiche necessarie.

Nuova raccolta dati: raccogli continuamente nuovi dati per riflettere i cambiamenti nell'ambiente.

Aggiornamenti del modello: i modelli vengono addestrati e aggiornati regolarmente con nuovi dati per mantenere il modello accurato e pertinente.