Ilovadan bashorat qilish yoki ma’lumotlarni tasniflash

|
Ilovadan bashorat qilish yoki ma’lumotlarni tasniflash
|
bet | 23/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Ilovadan bashorat qilish yoki ma’lumotlarni tasniflash:
Python mashinali o‘qitish modelini Flutter ilovangizga integratsiyalashganingizdan so‘ng, undan prognoz qilish yoki ilova ichidagi ma’lumotlarni tasniflash uchun foydalanish mumkin. Buni qanday qilishingiz mumkinligiga misol:
Birinchidan, siz Flutter ilovangizda foydalanuvchiga siz tasniflamoqchi bo‘lgan ma’lumotlarni kiritish imkonini beruvchi kiritish formasini yaratishingiz kerak. Masalan, siz ma’lumotlaringizdagi har bir xususiyat uchun matn maydonlari bilan shakl yaratishingiz mumkin.
TextField(
decoration: InputDecoration(
hintText: 'Enter feature 1', ),
onChanged: (val) {
// 1-xususiyatning qiymatini yangilang }, ),
TextField(
decoration: InputDecoration(
hintText: 'Enter feature 2', ),
onChanged: (val) {
// 2-xususiyatning qiymatini yangilang }, ),
Ushbu foydalanuvchi bashorat qilish uchun bosadigan tugmani yaratishingiz kerak. Tugma bosilganda, siz Python skriptingizni ishga tushirish va unga kiritilgan ma’lumotlarni uzatish uchun Flutter Python sinfining exec() usulini chaqirishingiz mumkin.
RaisedButton(
child: Text('Make Prediction’),
onPressed: () async {
// Matn maydonlaridan xususiyatlarning qiymatlarini oling
final feature1 = feature1Controller.text;
final feature2 = feature2Controller.text;
// Kiritilgan ma’lumotlarni faylga yozing
await python.writeToFile([feature1, feature2], 'input.txt’);
// Python skriptini ishga tushiring
final output = await python.exec('model.py input.txt’);
// Update chiqish bilan UI
setState(() {
prediction = output; }); }, ),
Python skriptingizning chiqishini ko‘rsatishingiz mumkin. Masalan, siz kiritilgan ma’lumotlarning taxmin qilingan yorlig’ini yoki sinfini ko‘rsatishingiz mumkin.
Text(
prediction,
style: TextStyle(
fontSize: 20.0,
color: Colors.white,
fontWeight: FontWeight.bold, ), ),
Bu faqat bir misol va siz o‘zingizning maxsus foydalanish holatlaringiz va python skriptingizning tuzilishi asosida dasturni o‘zgartirishingiz kerak bo‘ladi.
Xulosa
Ushbu sharhda biz sun’iy intellektni (AI) Python ilovalariga zamonaviy talablar va tendentsiyalarni hisobga olgan holda integratsiya qilish muhimligini ko‘rib chiqdik. Sun’iy intellekt dasturiy ta’minotni ishlab chiqishning ajralmas qismiga aylanib bormoqda va uni amalga oshirish ilovalarning funksionalligi va samaradorligini oshirish uchun yangi imkoniyatlar ochadi.
Biz sun’iy intellekt kontseptsiyasini joriy etishdan boshladik, uning murakkab muammolarni hal qilish, jarayonlarni optimallashtirish va aqlli tizimlarni yaratishda asosiy rolini ta’kidladik. Ma’lumotlarni qayta ishlash, mashinali o‘qitish va naqshni aniqlash kabi sun’iy intellektni qo‘llashning turli sohalari yoritilgan.
Sharhning so‘nggi qismida biz Python loyihalarida sun’iy intellektni amalga oshirishning amaliy misollarini keltirdik. Ma’lumotlar kutubxonalari va ramkalariga asoslangan loyihalar bashorat qilish modellarini yaratishdan tortib, kompyuterni ko‘rish tizimlarini ishlab chiqishgacha bo‘lishi mumkin.
Umuman olganda, sun’iy intellektni Python ilovalariga integratsiya qilish ishlab chiquvchilar uchun yanada aqlli va moslashuvchan echimlarni yaratish uchun keng istiqbollarni ochib beradi. Ushbu sohada kuchli vositalar va resurslarning mavjudligini hisobga olgan holda, ishlab chiquvchilar sun’iy intellektni o‘z loyihalariga muvaffaqiyatli kiritishlari, ularning raqobatbardoshligi va funksionalligini oshirishlari mumkin.
|
| |