 Limbola matambe oyo esengeli mpo na kosala modèle ya réseau neuronal.
Kosala modèle ya réseau neuronale esangisi ba étapes ebele, na kati na yango : 1. **Kolimbola problème pe kobongisa ba données**: Etape ya liboso pona kosala modèle ya réseau neuronale ezali ya kolimbola problème oyo olingi modèle e résoudre, lokola classification to mosala ya régression. Soki osili kolimbola mokakatano, esengeli kobongisa ba données na kosangisa, kosukola mpe kosala yango liboso mpo na kosalela yango na formation ya modèle. 2. **Koyeba architecture ya modèle**: Na sima, esengeli oyeba architecture ya réseau neuronale na yo. Yango esɛngaka kozwa ekateli ya koyeba motángo ya ba couches na kati ya réseau, motángo ya ba neurones na couche mokomoko, mpe lolenge ya mosala ya activation oyo esengeli kosalelama na couche mokomoko. 3. **Kobanda ba poids**: Etape elandi ezali ya ko initialiser ba poids pona ba neurones na réseau. Yango esalemaka mingi mingi na ndenge ya pwasa na ebandeli ya mosala ya formation, na tina ya koluka ba poids optimaux na nzela ya processus ya apprentissage iteratif. 4. **Formation ya modèle**: Soki ba poids esili ko initialiser, modèle ekoki ko former na ba données en utilisant algorithme lokola backpropagation. Na ntango ya kosala ngalasisi, babongisaka kilo ya ba-neurone ntango modɛlɛ yango ezali koyekola na makambo oyo ezwami. Yango esangisi mingi mingi kozongela ba données mbala ebele pe ko mettre à jour ba poids tango modèle ezali kosala ba prédictions pe kozua ba retours na performance na yango. 5. **Kotala modèle**: Sima ya kopesa mateya na modèle, esengeli kotala performance na yango na ensemble ya ba données ya validation. Yango ekosalisa yo otala ndenge nini modèle ekoki kosala malamu na ba données ya sika, oyo emonanaka te. 6. **Kobongisa malamu modèle**: Na kotalaka ba résultats ya évaluation, okoki kozua mokano ya ko affiner modèle na ko ajuster architecture, taux ya apprentissage to ba hyperparamètres misusu. Yango ekoki kosalisa mpo na kobongisa mosala ya modèle na ensemble ya ba données ya validation. 7. **Kosala ba prédictions**: Sima ya ko former modèle pe ko affiner malamu, ekoki kosalelama pona kosala ba prédictions na ba données ya sika, oyo emonanaka te. Okoki kosalela modèle formé pona kosala ba prédictions pona ba exemples individuels to pona kosala ba prédictions na lote ya ba données. Na bokuse, kosala modèle ya réseau neuronal esangisi kolimbola problème, kobongisa ba données, ko déterminer architecture, ko initialiser ba poids, ko former modèle, ko évaluer performance na yango, ko affiner modèle, mpe na suka kosala ba prédictions na modèle formé.