 Décrire les étapes impliquées dans la création d'un modèle de réseau de neurones.
 La création d'un modèle de réseau de neurones implique plusieurs étapes. Premièrement, les données doivent être collectées, prétraitées et formatées dans un format approprié. C'est ce qu'on appelle le Data Wrangling. Deuxièmement, le modèle doit être construit à l'aide d'une bibliothèque appropriée et les couches appropriées doivent être choisies, en fonction du type de problème à résoudre (par exemple, classification, régression, etc.). Troisièmement, le modèle doit être formé à l'aide d'un algorithme d'optimisation approprié tel qu'Adam ou RMSProp. Cela implique de fournir au modèle les entrées appropriées et les sorties souhaitées. Enfin, le modèle doit être testé sur des données inédites afin d'évaluer ses performances.