确定目标：首先要确定创建神经网络模型的目标是什么，是分类问题还是回归问题，需要预测的是什么。

收集数据：收集和清洗数据，确保数据质量。

特征工程：对数据进行特征提取和转换，以便神经网络能够更好地学习数据之间的关系。

构建模型：选择神经网络的架构，包括层数、神经元数量、激活函数等。

编译模型：选择损失函数和优化器，并编译模型。

训练模型：将数据输入模型，并通过反向传播算法来调整模型参数，使其能够更好地拟合数据。

评估模型：使用测试集评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行调整。

预测：使用训练好的模型对新数据进行预测。

模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可能包括调整超参数、增加数据等。

部署模型：将训练好的模型部署到生产环境中，以实现实际应用。