3. Treinamento da Rede Neural: O treinamento de uma rede neural envolve várias etapas, incluindo inicialização dos pesos, propagação para frente, cálculo do erro, propagação para trás e atualização dos pesos. Durante o treinamento, a rede neural ajusta seus parâmetros para minimizar a diferença entre as previsões feitas pelo modelo e os valores reais dos dados.
4. Avaliação do Desempenho: Após o treinamento, é importante avaliar o desempenho da rede neural usando conjuntos de dados de validação e teste. Isso pode incluir métricas como precisão, recall, F1-score e curvas de aprendizado. A avaliação do desempenho ajuda a determinar se o modelo está generalizando bem para novos dados e identificar possíveis problemas, como overfitting ou underfitting.
