1.データセットの読み込み

画像を含むデータセットを読み込みます。

2.データの前処理

画像をモデルに適した形式に変換します。

例えば、画像を正規化してピクセル値を 0 から 1 の間にスケールすることがよく行われます。

3.モデルの構築

画像認識のためのモデルを構築します。

モデルの構築には、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）がよく使用されます。

4.モデルの学習

モデルをデータセットで学習させます。

バッチ学習、ステップ学習、転移学習、ファインチューニングなどの手法があります。

5.モデルの評価

学習したモデルを評価します。

未知のデータに対して、モデルが正確に予測するかどうかを評価します。

6.モデルの利用

学習済みのモデルを使用して、新しい画像に対して予測を行います。