Recopilación de datos: Recoge grandes cantidades de datos relacionados con la tarea, que pueden ser imágenes, texto, audio, vídeo, etc.

Limpieza de datos: elimine datos irrelevantes y solucione valores faltantes y valores atípicos.

Estandarización de datos: convierta datos a una escala unificada.

Segmentación de datos: divida el conjunto de datos en conjunto de entrenamiento, conjunto de validación y conjunto de prueba para facilitar la capacitación y evaluación del modelo.

Diseño de la estructura de la red: determine la cantidad de capas de la red, la cantidad de neuronas en cada capa y el método de conexión (completamente conectada, convolucional, bucle, etc.).

Selección de función de activación: elija una función de activación adecuada para cada capa, como ReLU, Sigmoid, Tanh, etc.

Definición de la función de pérdida: seleccione la función de pérdida según el tipo de tarea, como pérdida de entropía cruzada para tareas de clasificación y error cuadrático medio para tareas de regresión.

Selección de optimizador: seleccione el algoritmo de optimización para la actualización de peso, como SGD, Adam, RMSprop, etc.

Datos de entrada: ingrese los datos normalizados en la primera capa de la red.

Calcular activación: las neuronas de cada capa calculan los valores de activación en función de los pesos y la salida de la capa anterior, y aplican la función de activación.

Resultado de salida: después de los cálculos de varias capas, la red genera el resultado final, que puede ser una distribución de probabilidad para una tarea de clasificación o un valor continuo para una tarea de regresión.

Calcule la pérdida: utilice la función de pérdida para comparar la salida de la red y la etiqueta real para obtener el valor de pérdida.

Propagación hacia atrás: a partir de la capa de salida, los gradientes se calculan capa por capa y se actualizan los pesos y sesgos.

Descenso de gradiente: actualice los parámetros de la red según el gradiente y la tasa de aprendizaje.

Proceso iterativo: repita el proceso de propagación hacia adelante, cálculo de pérdidas, propagación hacia atrás y actualización de peso hasta que se alcance una condición de parada predeterminada.

Regularización: utilice técnicas de regularización (como disminución de peso, abandono) para evitar el sobreajuste.

Ajuste de hiperparámetros: ajuste los hiperparámetros como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y la estructura de la red para optimizar el rendimiento del modelo.

Evaluación del modelo: evalúe el rendimiento del modelo en el conjunto de validación y ajuste los hiperparámetros.

Prueba de capacidad de generalización: evalúa la capacidad de generalización del modelo en el conjunto de prueba.

Implementación del modelo: implemente el modelo entrenado en el servidor o dispositivo para aplicaciones prácticas.

Supervisión del modelo: supervise el rendimiento de su modelo en producción y realice los ajustes necesarios.

Recopilación de nuevos datos: recopile continuamente nuevos datos para reflejar los cambios en el medio ambiente.

Actualizaciones de modelos: los modelos se entrenan y actualizan periódicamente con nuevos datos para mantenerlos precisos y relevantes.