Construir e treinar uma rede neural pode parecer uma tarefa desafiadora, mas com o conhecimento adequado e as ferramentas certas, é possível criar modelos poderosos e eficazes. Neste artigo, vamos orientá-lo pelo processo de construção e treinamento de uma rede neural do zero, desde a definição da arquitetura até a avaliação do desempenho.
1. Definição da Arquitetura: O primeiro passo na construção de uma rede neural é definir sua arquitetura, que inclui o número de camadas, o número de neurônios em cada camada e a função de ativação utilizada. Existem várias arquiteturas de redes neurais disponíveis, como perceptrons multicamadas (MLPs), redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs), cada uma com suas próprias características e aplicações.
2. Coleta e Pré-processamento de Dados: Antes de treinar uma rede neural, é necessário coletar e pré-processar os dados que serão utilizados. Isso pode incluir tarefas como limpeza de dados, normalização e divisão em conjuntos de treinamento, validação e teste. É importante garantir que os dados estejam bem preparados antes de alimentar a rede neural, pois isso pode afetar significativamente o desempenho do modelo final.
