Eine Möglichkeit wäre die von Google entwickelte Libary TensorFlow zu nutzen, hier ein Codebeispiel:

import tensorflow as tf

#Das ist unser Trainingsset
x_train = [0,1,2,3,4,5,8,10]
y_train = [0,1,4,9,16,25,64,100]

#Das ist der Datensatz, der zur Überprüfung genutzt wird
x_test = [6,7,11,13]
y_test = [36,49,121,169]


#Hier wird das Neurale Netz mit seinen schichten und der dazugehörigen Aktivierungsfunktion definiert
model = tf.keras.models.Sequential([
#Dies ist die erste Schicht, die auch als Eingabe der äußeren Daten dient. "input_shape=[1]" dient dazu, dass eine einzelne Zahl als Eingang benutzt wird. Die 2 als Parameter ist die Anzahl der                       #Knoten in der Schicht
		tf.keras.layers.Dense(2,input_shape=[1],activation='tanh'),
		tf.keras.layers.Dense(4,activation='relu'),
		tf.keras.layers.Dense(2,activation='relu'),
#Die letzte Schicht dient als Ausgabe und muss wie auch die Eingabe mit der oben definierten daten liste übereinstimmen
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

#Hier wird das Model mit den dazugehörigen Optimizer kompiliert, außerdem wird die Messung des Fehlers hier bestimmt
model.compile(optimizer='adam',
		loss='mean_squared_error',
		metrics=['accuracy']
)

#Um das Modeln an dem Datensatz zu trainieren, führen wir die .fit Methode aus. Dieser übergeben wir die Trainingsdaten und wie viele Durchläufe sie machen soll (epochs)
model.fit(x_train,y_train,epochs=500)
#Wenn alles fertig ist, können wir unser Modell mit der .evaluate Methode testen, dabei bekommen wir eine Art prozentuale Genauigkeit als Ausgabe
model.evaluate(x_test,y_test)
#Zum Schluss speichern wir das Modell
model.save("model")
ความเป็นไปได้อย่างหนึ่งคือใช้ไลบรารี TensorFlow ที่พัฒนาโดย Google นี่คือตัวอย่างโค้ด: นำเข้า tensorflow เป็น tf #นี่คือชุดการฝึกอบรมของเรา x_train = [0,1,2,3,4,5,8,10] y_train = [0,1 ,4,9,16,25,64,100] #นี่คือชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับตรวจสอบ x_test = [6,7,11,13] y_test = [36,49,121,169] #นี่คือโครงข่ายประสาทเทียมที่มี เลเยอร์และฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่เกี่ยวข้องกำหนด model = tf.keras.models.Sequential ([ #นี่คือเลเยอร์แรกซึ่งทำหน้าที่เป็นอินพุตของข้อมูลภายนอกด้วย "input_shape=[1]" ใช้เพื่อใช้เพียงเลเยอร์เดียว number เป็นอินพุต 2 เป็นพารามิเตอร์คือจำนวน #nodes ในเลเยอร์ tf.keras.layers.Dense(2,input_shape=[1],activation='tanh'), tf.keras.layers.Dense( 4,activation='relu '), tf.keras.layers.Dense(2,activation='relu'), #The สุดท้ายเลเยอร์ทำหน้าที่เป็นเอาต์พุต และเช่นเดียวกับอินพุต จะต้องตรงกับรายการข้อมูลที่กำหนดไว้ด้านบน tf.keras layer.Dense(1) ]) #ที่นี่ โมเดลถูกคอมไพล์ด้วยเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้อง และการวัดข้อผิดพลาดก็ถูกกำหนดที่นี่เช่นกัน model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=['accuracy '] ) #เพื่อทำการสร้างแบบจำลอง เพื่อฝึกชุดข้อมูล เราใช้เมธอด .fit เราส่งผ่านข้อมูลการฝึกและจำนวนการรันที่ควรทำ (epochs) model.fit(x_train,y_train,epochs=500) #เมื่อทุกอย่างพร้อมแล้ว เราก็สามารถทดสอบโมเดลของเราด้วยวิธี .evaluate ซึ่งทำให้เรามีความใจดี ของเปอร์เซ็นต์ความแม่นยำเป็นเอาท์พุต model.evaluate(x_test,y_test) #สุดท้ายเราก็บันทึกโมเดล model.save("model")
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence