La creazione di un modello di rete neurale comporta diversi passaggi. Innanzitutto, i dati devono essere raccolti, preelaborati e formattati in un formato adeguato. Questo è noto come Data Wrangling. In secondo luogo, il modello deve essere costruito utilizzando un'adeguata libreria e devono essere scelti gli strati appropriati, a seconda del tipo di problema da risolvere (es. classificazione, regressione, ecc.). In terzo luogo, il modello deve essere addestrato utilizzando un algoritmo di ottimizzazione adatto come Adam o RMSProp. Ciò implica fornire al modello gli input appropriati e gli output desiderati. Infine, il modello deve essere testato su dati invisibili per valutarne le prestazioni.
Descrivere i passaggi coinvolti nella creazione di un modello di rete neurale.