Создание нейросети включает несколько этапов: 1

1. Постановка задачи. 1 Нужно точно определить, какую задачу предстоит решать. 1 Например, если нужно определить, изображена на фотографии корова или лошадь, то это задача классификации. 1
2. Подготовка данных. 1 Включает их очистку, удаление ошибок, а также нормализацию, то есть приведение входящих данных к единому масштабу. 1 Например, при работе с изображениями это может быть преобразование всех картинок, чтобы сделать их одного размера или формата, а в случае с текстами — удаление лишних символов и приведение всех слов к нижнему регистру. 1
3. Разработка архитектуры и инициализация весов. 1 Архитектура нейросети определяет её структуру: сколько слоёв будет в сети, сколько нейронов в каждом слое и как они будут связаны между собой. 1 Выбор архитектуры влияет на то, как эффективно нейросеть сможет решать поставленную задачу. 1
4. Методы обучения и алгоритмы оптимизации. 1 Обучение начинается с того, что нейросеть получает данные и их метки, своего рода правильные ответы (например, подписи к картинкам). 1 Сеть пропускает данные через себя и делает предсказание. 1 После этого она сравнивает предсказание с правильным ответом и вычисляет, насколько оно отличается — это будет ошибкой, которую предстоит минимизировать. 1
5. Развёртывание. 1 После развёртывания модель получает данные от пользователей и предсказывает наиболее вероятный ответ или действие. 1
6. Интеграция с другими системами. 1 Это позволяет использовать модель для автоматизации процессов и улучшения пользовательского опыта. 1

Для создания собственной нейросети понадобится Python — один из наиболее минималистичных и распространённых языков программирования, и TensorFlow — открытая библиотека Google для создания и тренировки нейронных сетей. 4