Coleta de dados: Colete grandes quantidades de dados relacionados à tarefa, que podem ser imagens, texto, áudio, vídeo, etc.

Limpeza de dados: remova dados irrelevantes e lide com valores ausentes e discrepantes.

Padronização de dados: converta dados em uma escala unificada.

Segmentação de dados: divida o conjunto de dados em conjunto de treinamento, conjunto de validação e conjunto de teste para facilitar o treinamento e avaliação do modelo.

Projeto da estrutura da rede: determine o número de camadas da rede, o número de neurônios em cada camada e o método de conexão (totalmente conectado, convolução, loop, etc.).

Seleção da função de ativação: Escolha uma função de ativação apropriada para cada camada, como ReLU, Sigmoid, Tanh, etc.

Definição da função de perda: Selecione a função de perda de acordo com o tipo de tarefa, como perda de entropia cruzada para tarefas de classificação e erro quadrático médio para tarefas de regressão.

Seleção do otimizador: Selecione o algoritmo de otimização para atualização de peso, como SGD, Adam, RMSprop, etc.

Dados de entrada: insira os dados normalizados na primeira camada da rede.

Calcular ativação: Os neurônios em cada camada calculam os valores de ativação com base nos pesos e na saída da camada anterior e aplicam a função de ativação.

Resultado de saída: Após cálculos multicamadas, a rede produz o resultado final, que pode ser uma distribuição de probabilidade para uma tarefa de classificação ou um valor contínuo para uma tarefa de regressão.

Calcule a perda: Use a função de perda para comparar a saída da rede e o rótulo real para obter o valor da perda.

Retropropagação: começando na camada de saída, os gradientes são calculados camada por camada e os pesos e tendências são atualizados.

Gradient Descent: Atualize os parâmetros da rede com base no gradiente e na taxa de aprendizado.

Processo iterativo: Repita o processo de propagação direta, cálculo de perda, propagação reversa e atualização de peso até que uma condição de parada predeterminada seja alcançada.

Regularização: Use técnicas de regularização (como redução de peso, abandono) para evitar overfitting.

Ajuste de hiperparâmetros: ajuste hiperparâmetros como taxa de aprendizagem, tamanho do lote e estrutura de rede para otimizar o desempenho do modelo.

Avaliação do modelo: avalie o desempenho do modelo no conjunto de validação e ajuste os hiperparâmetros.

Teste de capacidade de generalização: avalie a capacidade de generalização do modelo no conjunto de teste.

Implantação de modelo: Implante o modelo treinado no servidor ou dispositivo para aplicações práticas.

Monitoramento de modelo: monitore o desempenho do seu modelo em produção e faça os ajustes necessários.

Nova coleta de dados: Colete continuamente novos dados para refletir as mudanças no ambiente.

Atualizações de modelo: os modelos são treinados e atualizados regularmente com novos dados para mantê-los precisos e relevantes.