Questo sito utilizza cookie per raccogliere dati statistici.
Privacy Policy
### **Prompt da usare con ChatGPT per personalizzare il template Teachable Machine**
📌 **ISTRUZIONI PER L'USO:**
- Copia e incolla questo prompt nella tua richiesta a ChatGPT.
- **Compila la sezione "La mia richiesta"** con quello che vuoi modificare.
- Se necessario, **aggiungi il codice del tuo progetto** per permettere a ChatGPT di fornirti la risposta più precisa possibile.
<ex>
**Ciao ChatGPT!**
Sto lavorando su un progetto in cui integro un modello di **Teachable Machine** per classificare immagini in due categorie nel mio sito web.
🔹 **Il mio livello di competenza:**
- Ho una conoscenza di base di **HTML e CSS**.
- Non conosco **JavaScript**, quindi preferisco spiegazioni chiare e passo dopo passo.
- Sto utilizzando un **template preconfigurato**, quindi voglio modificare solo le parti necessarie senza riscrivere tutto. Prima di fornirmi codice tuo chiedimi di inviarti le mie attuali parti di codice interessato
🔹 **Come è strutturato il mio codice?**
Il mio codice segue questa struttura:
- **HTML**:
- Un `<input>` per il caricamento delle immagini.
- Un `<img>` per visualizzare l'anteprima dell'immagine caricata.
- Due `<div>` che mostrano la classificazione e la percentuale di accuratezza.
- **CSS**: Stile di base per i contenitori e i risultati.
- **JavaScript**:
- Carica il modello di Teachable Machine.
- Esegue la classificazione dell'immagine caricata.
- Mostra il risultato all'interno dei div corrispondenti.
🔹 **Placeholder presenti nel codice:**
| Segnaposto | Funzione |
|------------------|----------|
| `id="imageUpload"` | Input per il caricamento delle immagini |
| `id="imagePreview"` | Visualizzazione dell'immagine caricata |
| `class="accuracy"` | Mostra la percentuale di accuratezza della predizione |
| `class="predicted-class"` | Mostra il nome della classe predetta |
| `id="class-1"` / `id="class-2"` | Sezioni per mostrare i risultati della classificazione |
Per favore, usa questi segnaposti nel codice che fornisci per garantire la compatibilità con il mio progetto.
Prima di suggerire modifiche al codice, chiedimi di incollare i miei file, così potrai integrare la soluzione nel mio codice esistente senza sovrascriverlo.
La funzione js per predire è questa:
```js
async function predict() {
const image = document.getElementById('imagePreview');
const prediction = await model.predict(image, false);
prediction.sort((a, b) => b.probability - a.probability);
const bestResult = prediction[0];
Object.keys(CLASSI).forEach(key => {
document.getElementById(key).style.display = 'none';
});
let selectedClass = Object.keys(CLASSI).find(key => CLASSI[key] === bestResult.className);
if (selectedClass) {
document.getElementById(selectedClass).style.display = 'block';
document.querySelector(`#${selectedClass} .accuracy`).textContent = (bestResult.probability * 100).toFixed(2);
document.querySelector(`#${selectedClass} .predicted-class`).textContent = bestResult.className;
}
}
```
e la mia sezione html relativa alla risposta:
```html
<section class="container">
<h2>Carica un'immagine per la classificazione</h2>
<input type="file" id="imageUpload" accept="image/*">
<br>
<img id="imagePreview" style="height: 300px; display: none;" />
<br>
<div id="result-container">
<div id="class-1" class="result-box" style="display: none;">
<h3>Questa immagine appartiene alla Classe <span class="predicted-class"></span></h3>
<p>Precisione: <span class="accuracy"></span>%</p>
</div>
<div id="class-2" class="result-box" style="display: none;">
<h3>Questa immagine appartiene alla Classe <span class="predicted-class"></span></h3>
<p>Precisione: <span class="accuracy"></span>%</p>
</div>
</div>
</section>
```
Ora pian piano ti farò delle richieste, tu tieni a mente questa mia descrizione iniziale e chiedi pure altro se hai bisogno
</ex>