Este código é uma mistura de automação web com Selenium e um exemplo simples de treinamento de rede neural com TensorFlow. Ele primeiro usa o Selenium para realizar pesquisas em um site de compras online e capturar dados relevantes. Em seguida, ele usa esses dados para treinar uma rede neural simples que classifica os resultados da pesquisa como relevantes ou irrelevantes. O modelo de rede neural é treinado com base em um conjunto de treinamento com dados de 10 buscas diferentes e, em seguida, é testado com uma pesquisa aleatória.
A parte de automação web usa o WebDriver do Selenium para navegar na web e realizar ações, como inserir consultas de pesquisa e clicar em botões. Ele espera por elementos da página usando os métodos da biblioteca WebDriverWait para garantir que os elementos estejam carregados antes de prosseguir.
A parte de treinamento de rede neural usa a API do Keras em TensorFlow para criar e treinar um modelo de rede neural simples com duas camadas densas e uma camada de saída sigmoidal. Ele compila o modelo com a função de perda binária de entropia cruzada e o otimizador Adam, e treina o modelo usando o método fit. Ele também usa um callback personalizado para interromper o treinamento se a precisão atingir um limite específico (90% neste caso).
Em geral, este código é uma amostra útil para aprender como automatizar ações em um site de compras online e como treinar uma rede neural simples com TensorFlow.
Este código é um exemplo de como usar as bibliotecas TensorFlow e Selenium para coletar dados de um site de compras online e usá-los para treinar um modelo de rede neural simples que possa prever se um produto é ou não relevante para uma determinada consulta de pesquisa.
A primeira linha importa a biblioteca TensorFlow, que é uma biblioteca de software livre para aprendizado de máquina e inteligência artificial. As bibliotecas Selenium são importadas a seguir, juntamente com vários módulos específicos do Selenium, que fornecem funcionalidades para interagir com a página da web, como encontrar elementos HTML por seletor CSS e aguardar até que um elemento específico seja carregado. O tempo também é importado para pausar a execução do código por um número especificado de segundos.
A seguir, algumas variáveis são definidas com seletor de elementos específicos, URLs e tempo de espera.
O código então inicia uma instância do navegador Firefox e navega para o site de compras online especificado pela URL.
A função "search" é definida a seguir e é usada para realizar uma busca no site de compras online. Ele recebe um argumento de "query" que é o termo de pesquisa a ser inserido na caixa de pesquisa do site. A função usa o Selenium para encontrar o campo de busca, inserir o termo de pesquisa e aguardar que os resultados sejam carregados. Ele retorna os resultados da pesquisa.
A função "add_to_cart" é definida em seguida e é usada para adicionar um item ao carrinho de compras. A função encontra o botão de adicionar ao carrinho e clica nele, espera que o carrinho apareça na página e clica no carrinho. Em seguida, ele aguarda que o carrinho carregue e retorna o número de itens no carrinho.
A função "capture_data" é definida em seguida e é usada para extrair dados dos resultados da pesquisa, que serão usados como entrada para o modelo de rede neural. Esta função é deixada em branco, pois a lógica para extrair esses dados pode ser diferente para cada aplicação.
Em seguida, uma lista vazia é criada para armazenar os dados de treinamento. Um loop for é usado para executar a pesquisa para 10 consultas diferentes, aguardando 2 segundos entre cada consulta para permitir que os resultados sejam carregados. A função "capture_data" é chamada após cada consulta para extrair os dados relevantes dos resultados da pesquisa. Esses dados são adicionados à lista de dados de treinamento.
Em seguida, um modelo de rede neural simples é definido usando a biblioteca TensorFlow. Ele tem três camadas, duas camadas ocultas com funções de ativação ReLU e uma camada de saída com função de ativação sigmóide. O modelo é compilado usando a função de perda binary_crossentropy e o otimizador adam, e a precisão é usada como métrica.
Os dados de treinamento são empilhados em uma matriz e a saída esperada (se o produto é relevante ou não para a consulta de pesquisa) é armazenada em um tensor. O modelo é então ajustado aos dados de treinamento por 10 épocas.
Em seguida, uma consulta de pesquisa aleatória é feita usando a função "search", e uma instância da classe "MyCallback" é definida como um objeto de retorno