在这个平台上构建自己的神经网络模型，首先需要明确自己的任务需求和数据集。对于不同的任务，需要选择合适的神经网络结构和算法。在选择神经网络结构时，可以考虑常见的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等，根据任务需求选择最适合的结构。

接下来，需要对数据集进行预处理和特征工程。这包括数据清洗、数据标准化、特征提取等步骤。特征工程的质量直接影响到模型的性能，因此需要仔细对数据进行分析和处理，确保数据的质量和完整性。

然后，在选择模型算法时，可以考虑使用常见的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。这些框架提供了丰富的神经网络模型结构和训练算法，可以帮助用户快速构建和训练自己的模型。在选择算法时，可以根据任务需求和数据集的特点，选择不同的优化算法、损失函数等参数。

接着，需要划分数据集为训练集、验证集和测试集。通过交叉验证等方式，评估模型的性能和泛化能力。在训练过程中，需要不断调整模型参数和超参数，以提高模型的性能和泛化能力。

最后，在模型训练完成后，可以进行模型的部署和使用。可以将训练好的模型部署到生产环境中，对新数据进行预测和分类。同时，可以监控模型的性能，并进行模型的更新和优化。