Был собран огромный массив данных о гороскопах, включая различные характеристики знаков зодиака, аспекты планет, исторические данные и т.д.
Данные были очищены от лишней информации, и приведены к удобному формату для обучения нейросети.

Данные были загружены в рекуррентную нейронную сеть (RNN) для глубокого обучения методом обратного распространения ошибки (backpropagation) и стохастического градиентного спуска.

После завершения обучения был произведен этап проверки качества генерации гороскопов, путём сравнения предсказания с реальными данными и использованием метрик качества.