Popis kroků při vytváření modelu neuronové sítě:

1. Definice problému: Nejprve je třeba jasně definovat problém, který chcete řešit pomocí neuronové sítě.

2. Sběr dat: Následně je nutné shromáždit dostatečné množství dat, která budou použita k trénování a testování modelu.

3. Předzpracování dat: Data je třeba předzpracovat, což zahrnuje například normalizaci, škálování nebo odstranění chybějících hodnot.

4. Výběr architektury sítě: Na základě charakteru problému a dat se rozhodnete pro konkrétní architekturu neuronové sítě, například počet vrstev a neuronů v každé vrstvě.

5. Trénování modelu: Model je trénován na trénovacích datech, kde se upravují váhy sítě tak, aby dosáhla co nejlepších výsledků.

6. Validace a ladění: Po trénování je model ověřen na validačních datech a případně je laděn, aby dosahoval co nejlepších výsledků.

7. Testování: Nakonec je model otestován na testovacích datech, abychom zjistili jeho schopnost generalizace a přesnost při predikci.

8. Nasazení: Pokud je model úspěšný, může být nasazen do reálného prostředí k řešení daného problému.
Vytvoření modelu neuronové sítě zahrnuje několik kroků. Nejprve musí být data shromážděna, předzpracována a formátována do vhodného formátu. Tento proces se nazývá úprava dat. Za druhé musí být model vytvořen pomocí vhodné knihovny a musí být vybrány vhodné vrstvy v závislosti na typu problému, který má být řešen (např. klasifikace, regrese atd.). Za třetí musí být model trénován pomocí vhodného optimalizačního algoritmu, jako je například Adam nebo RMSProp. To zahrnuje poskytnutí modelu vhodných vstupů a požadovaných výstupů. Nakonec musí být model otestován na neviditelných datech, aby byla vyhodnocena jeho výkonnost.