Wie würdest du ein neuronales Netzwerk Schritt für Schritt trainieren.
Das Training eines neuronalen Netzwerks umfasst mehrere Schritte, die wie folgt zusammengefasst werden können:

1. Definiere das Problem: Zuerst musst du das Problem definieren, das du mit dem neuronalen Netzwerk lösen möchtest. Dies kann ein Klassifikations-, Regressions- oder Vorhersageproblem sein.

2. Daten sammeln und vorverarbeiten: Als nächstes musst du Daten zum Problem sammeln und diese vorverarbeiten, um sie für das neuronale Netzwerk geeignet zu machen. Dies könnte Aufgaben wie das Bereinigen der Daten, Skalieren der Werte und Aufteilen der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsets umfassen.

3. Wähle eine neuronale Netzwerkarchitektur: Du musst eine geeignete neuronale Netzwerkarchitektur basierend auf dem Problem wählen, das du lösen möchtest. Dies könnte ein Feedforward-Neuronales Netzwerk, ein Rekurrentes Neuronales Netzwerk, ein Faltendes Neuronales Netzwerk oder eine Kombination davon sein.

4. Initialisiere das Netzwerk: Du musst die Gewichte und Biases des Netzwerks auf zufällige Werte initialisieren.

5. Definiere eine Verlustfunktion: Du musst eine Verlustfunktion definieren, die misst, wie gut das neuronale Netzwerk das Problem löst, das du lösen möchtest. Zum Beispiel könntest du für ein Klassifikationsproblem die Kreuzentropieverlustfunktion verwenden, während du für ein Regressionsproblem die mittlere quadratische Fehlerverlustfunktion verwenden könntest.

6. Wähle einen Optimierungsalgorithmus: Du musst einen Optimierungsalgorithmus wählen, der die Gewichte und Biases des Netzwerks während des Trainings aktualisiert, um die Verlustfunktion zu minimieren. Beispiele für Optimierungsalgorithmen sind stochastischer Gradientenabstieg, Adam und Adagrad.

7. Trainiere das Netzwerk: Du musst die Trainingsdaten in das Netzwerk einspeisen und iterativ die Gewichte und Biases mit dem gewählten Optimierungsalgorithmus aktualisieren, bis das Netzwerk zu einer guten Lösung konvergiert.

8. Evaluieren des Netzwerks: Du musst die Leistung des Netzwerks auf den Validierungs- und Testsets bewerten, um sicherzustellen, dass es sich nicht zu sehr an die Trainingsdaten angepasst hat.

9. Abstimmen der Hyperparameter: Du musst die Hyperparameter des neuronalen Netzwerks abstimmen, wie z.B. die Lernrate und die Anzahl der versteckten Schichten, um die Leistung auf dem Problem zu optimieren, das du lösen möchtest.

10. Bereitstellen des Netzwerks: Schließlich, wenn du mit der Leistung des Netzwerks zufrieden bist, kannst du es bereitstellen, um Vorhersagen für neue Daten zu machen.