{"conversations": [{"from": "human", "value": "Emango didazu neuronal sare adibide bat Keras sistema erabiliz datuak CSV fitxategi batean sailkatu ahal izateko?"}, {"from": "gpt", "value": "CSV batean datuak sailkatzeko sare neuralaren adibidea honako hau da: \"Py # keras- tik behar diren liburutegiak Keras- tik inportatzeko Sequentialetik inportatzen ditugu.layers- ek dense inportatzeko pandas pd bezala inportatzen ditu CSV datuak = pd.read_csv(data.csv) # Datuak sarrerara (X) eta irteerara (y) X = X.iloc[:, 0:4] lehen zutabeak Y = y.c[:, 4] # Azken zutabea hiru mailetako modelo sekuentziala sortzen dugu: Sequential = Pentiense (d8), sarrera modelate), 8- mailakoa aktibatuz eta neuro- maila (ILULOV)."}, {"from": "human", "value": "Idatziko didazu kode bera pytorch-en lan-markoarentzat?"}, {"from": "gpt", "value": "Hemen PyTorche erabiltzen duen kodea da Keras ordez \"python\": # behar diren liburutegiak inportatzeko erreina.n bezala, pandas pd bezala kargatzen ditugu # CSV datuak / pd.read_csv(data.csv) # Sarreran (X) eta irteeran banatzen ditugu (y) X = suff.ensor(data.iloc[:, 0:4]. Balioa, dtype=pose. # Lau zutabeak dira, y = surflo.nilo(data), 4_values. d32, d32. dnot. dnot.o. dglate-ko zutabea da."}]}