Tensorflow Development Tutorials, Guides & Insights

لنستخدم خوارزمية الانحدار الخطي:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# إنشاء وتدريب النموذج
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# اختبار النموذج
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"دقة النموذج: {accuracy:.2f}")

في هذا الدليل، سنشرح كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في تطبيق برمجي باستخدام لغة Python.

الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الكمبيوتر يهدف إلى تطوير الأنظمة القادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري، مثل التعلم، الفهم، والتفاعل.

Next, we’ll load a pre-trained model (e.g., MobileNet) when the component mounts. We can use the useEffect hook for this purpose:

import React, { useState, useEffect } from 'react';
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import '@tensorflow/tfjs-backend-cpu';
import '@tensorflow/tfjs-backend-webgl';

function ImageClassifier() {
  const [image, setImage] = useState(null);
  const [model, setModel] = useState(null);

  useEffect(() => {
    const loadModel = async () => {
      const loadedModel = await tf.loadGraphModel('https://path-to-model/model.json');
      setModel(loadedModel);
    };

    loadModel();
  }, []);

  const handleImageUpload = (event) => {
    const file = event.target.files[0];
    const reader = new FileReader();

    reader.onload = () => {
      setImage(reader.result);
    };

    if (file) {
      reader.readAsDataURL(file);
    }
  };

  return (
    <div>
      <input type="file" accept="image/*" onChange={handleImageUpload} />
      {image && <img src={image} alt="Uploaded" />}
    </div>
  );
}

export default ImageClassifier;