Claro, vamos tornar isso um pouco mais complexo adicionando um modelo de aprendizado de máquina simples usando JavaScript e a biblioteca TensorFlow.js. Vou fornecer um exemplo usando um modelo de regressão linear simples.
HTML: Não precisamos mudar muito aqui. Apenas mantenha o formulário como está.
JavaScript: Vamos usar TensorFlow.js para criar e treinar um modelo de regressão linear com alguns dados de exemplo. Este script será responsável por treinar o modelo quando a página for carregada e fazer previsões com base nos dados inseridos pelo usuário.
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
// Dados de exemplo para treinamento do modelo
const inputData = [1, 2, 3, 4];
const outputData = [2, 4, 6, 8];
// Definir o modelo de regressão linear
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 1, inputShape: [1] }));
// Compilar o modelo
model.compile({ optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError' });
// Treinar o modelo
model.fit(tf.tensor2d(inputData, [inputData.length, 1]), tf.tensor2d(outputData, [outputData.length, 1]), { epochs: 100 });
// Lidar com envio de formulário
document.getElementById("inputForm").addEventListener("submit", function(event) {
event.preventDefault();
let inputData = parseFloat(document.getElementById("inputData").value);
// Fazer previsão com base nos dados inseridos
const prediction = model.predict(tf.tensor2d([inputData], [1, 1]));
const output = prediction.dataSync()[0];
document.getElementById("output").innerHTML = "Previsão: " + output;
});
});PHP: Não precisamos do PHP neste exemplo, pois toda a lógica de processamento de dados e previsão é tratada no lado do cliente com JavaScript e TensorFlow.js.
Este exemplo é muito mais complexo do que o anterior, pois envolve treinar um modelo de aprendizado de máquina com dados de exemplo e fazer previsões com base nos dados inseridos pelo usuário. Certifique-se de ter incluído a biblioteca TensorFlow.js em sua página HTML para que isso funcione corretamente.