Создание собственной нейросети включает несколько этапов: 1

1. Постановка задачи и подготовка данных. 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
4. Обучение нейронной сети. 1 В процессе обучения нейросеть настраивает внутренние параметры, чтобы оптимально решать поставленную задачу. 1 Проще говоря, сеть учится на примерах и постепенно улучшает свои предсказания, минимизируя ошибки. 1
5. Развёртывание и интеграция с другими системами. 1 После успешного тестирования нейросеть готова к практическому использованию. 1 Это включает этап развёртывания, когда модель интегрируют в реальные приложения или системы — от чат-ботов и программ обработки фотографий до голосовых помощников и систем автоматического перевода. 1

Для создания собственной нейросети можно использовать язык программирования Python и открытую библиотеку Google — TensorFlow. 24