Entrenant un Model de Regressió Lineal en TensorFlow.

Entrenament d'un model de regressió lineal en TensorFlow, Keras i IA per a empreses. Aprèn a crear solucions d'intel·ligència artificial a mida, serveis al núvol i ciberseguretat. Contacta'ns per desenvolupar models personalitzats adaptats a les teves necessitats.

jueves, 7 de agosto de 2025 • 2 min de lectura • Equip Q2BSTUDIO

Intel·ligència-Artificial-

A Q2BSTUDIO, empresa especialitzada en programari a mida, aplicacions a mida, intel·ligència artificial, ciberseguretat, serveis al núvol AWS i Azure, serveis d'intel·ligència de negoci, IA per a empreses, agents IA i Power BI, oferim aquesta guia pas a pas per entrenar un model de regressió lineal en TensorFlow.

Per començar, necessitem definir les nostres dades d'entrenament, per exemple, una llista de valors x i una altra llista de valors y que representin la relació a aprendre; es pot utilitzar un conjunt de valors numèrics senzills per il·lustrar el procés.

Amb les API bàsiques de TensorFlow, el primer és crear variables per al pendent i la intersecció amb l'eix Y; inicialitzem ambdues a zero. Després definim la funció de predicció com el producte de x pel pendent més la intersecció. La funció de pèrdua es calcula com l'error quadràtic mitjà (MSE) entre les prediccions i els valors reals, i s'utilitza un optimitzador com el descens de gradient per actualitzar els paràmetres iterativament fins a minimitzar la pèrdua.

Durant l'entrenament, realitzem un bucle de diverses èpoques i en cada pas calculem gradients, apliquem l'optimitzador i monitoritzem la pèrdua. Al final, obtenim els valors òptims del pendent i la intersecció que permeten predir noves dades.

Amb Keras, el procés es simplifica creant un model seqüencial, afegint una capa densa amb una unitat i definint input shape de mida 1; compilem el model indicant l'optimitzador i la funció de pèrdua (loss MSE) i cridem a fit passant les dades x i y i el nombre d'èpoques per entrenar de manera ràpida i declarativa.

Aquest accés directe agilitza el desenvolupament de solucions d'intel·ligència artificial en projectes de programari a mida i aplicacions a mida i s'integra fàcilment en arquitectures de serveis al núvol AWS i Azure.

A Q2BSTUDIO combinem aquest tipus de tècniques amb solucions de ciberseguretat i serveis d'intel·ligència de negoci per oferir valor real als nostres clients, destinant agents IA i eines com Power BI per a la visualització avançada de dades.

Contacta amb Q2BSTUDIO per impulsar els teus projectes amb IA per a empreses, desenvolupant models personalitzats de regressió lineal i altres algoritmes de machine learning completament adaptats a les teves necessitats.

UNA PAUSA?

Juga una estona abans de marxar

ELS NOSTRES SERVEIS

Com et podem ajudar

Tens un projecte en ment?

Explica'ns la teva visió i la convertim en una solució de programari. Sigui quin sigui l'abast, fem realitat la teva idea.