Wie führt man eine maschinelle Lernentwicklung in PHP durch?

Maschinelles Lernen ist eine Technologie der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, automatisch Wissen und Fähigkeiten aus Daten zu erwerben. PHP ist eine beliebte Web-Programmiersprache, scheint aber nicht die Sprache der Wahl für maschinelles Lernen zu sein. Allerdings wird die Entwicklung maschinellen Lernens mittlerweile in PHP durch viele Bibliotheken und Frameworks unterstützt. In diesem Artikel besprechen wir, wie man maschinelles Lernen in PHP entwickelt.

Der erste Schritt besteht darin, eine PHP-Bibliothek oder ein Framework für maschinelles Lernen auszuwählen. Es gibt viele gute Optionen zur Auswahl. Zu den beliebtesten gehören PHP-ML, TensorFlow PHP, PHP-ARIMA und PHP-ML. Bei der Auswahl sind Faktoren zu berücksichtigen, z. B. ob die Bibliothek oder das Framework einfach zu verwenden ist, über alle Funktionen verfügt, die Qualität der Dokumentation und der Grad der Community-Unterstützung.

Angenommen, wir wählen PHP-ML. Als nächstes müssen wir verstehen, wie wir es für die Entwicklung maschinellen Lernens verwenden können. Zuerst müssen Sie die PHP-ML-Bibliothek installieren. Es kann über den folgenden Befehl installiert werden:

composer require php-ai/php-ml

Nach Abschluss der Installation müssen wir einen maschinellen Lernalgorithmus verwenden, der auf Beispieldaten basiert, um das Modell zu trainieren. Normalerweise teilen wir die Daten in einen Trainingssatz und einen Testsatz auf und verwenden dann den Trainingssatz zum Trainieren des Modells und den Testsatz zum Testen der Genauigkeit des Modells. Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Algorithmus eines künstlichen neuronalen Netzwerks zum Trainieren und Testen eines Modells verwendet wird:

use PhpmlNeuralNetworkNetwork;
use PhpmlNeuralNetworkLayer;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunction;

$samples = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]];
$targets = [0, 1, 1, 0];

$network = new Network();
$network->addLayer(new Layer(2, ActivationFunction::sigmoid()));
$network->addLayer(new Layer(2, ActivationFunction::sigmoid()));
$network->addLayer(new Layer(1, ActivationFunction::sigmoid()));

$network->train($samples, $targets);

echo $network->predict([0, 0]) . "
"; // output: 0.0022550957790496
echo $network->predict([0, 1]) . "
"; // output: 0.9960694064562
echo $network->predict([1, 0]) . "
"; // output: 0.99613301891711
echo $network->predict([1, 1]) . "
"; // output: 0.0020914687547608

Der obige Code verwendet einen einfachen Algorithmus eines künstlichen neuronalen Netzwerks, um ein Modell zu trainieren, das logische XOR-Operationen ausführen kann. Nach dem Training kann das Modell verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen.

Neben künstlichen neuronalen Netzwerkalgorithmen unterstützt PHP-ML auch viele andere maschinelle Lernalgorithmen, darunter Entscheidungsbäume und Zufallswälder. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung des Random Forest-Algorithmus zum Trainieren und Testen eines Modells:

use PhpmlClassificationRandomForest;
use PhpmlModelManager;

$samples = [[1, 2], [2, 3],[3, 1], [4, 3], [3, 5], [5, 4], [4, 7], [6, 4]];
$labels = ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b'];

$classifier = new RandomForest(10);
$classifier->train($samples, $labels);

$modelManager = new ModelManager();
$modelManager->saveToFile($classifier, 'model.dat');

$restoredClassifier = $modelManager->restoreFromFile('model.dat');

echo $restoredClassifier->predict([1, 1]) . "
"; // output: a
echo $restoredClassifier->predict([5, 5]) . "
"; // output: b

Der obige Code verwendet den Random Forest-Algorithmus zum Trainieren des Modells und speichert das Modell dann in einer Datei, damit es später wiederverwendet werden kann. Nachdem das Modell gespeichert wurde, kann derselbe Klassifikator verwendet werden, um Vorhersagen für neue Daten zu treffen.

Bei der Entwicklung von maschinellem Lernen müssen Sie auf viele Aspekte achten. Beispielsweise müssen Sie Daten analysieren und bereinigen, um die Datenqualität sicherzustellen, eine Funktionsauswahl durchzuführen, mit fehlenden oder ungenauen Daten umzugehen und geeignete Parameter gemäß verschiedenen Lernalgorithmen auszuwählen usw.

Zusammenfassung: Obwohl PHP nicht die Sprache der Wahl für die Entwicklung maschinellen Lernens ist, unterstützen viele beliebte PHP-Bibliotheken und Frameworks die Entwicklung maschinellen Lernens. Dieser Artikel bietet die Entwicklung mit PHP-ML und einigen Algorithmen für maschinelles Lernen. Ich hoffe, dass er Lesern, die über PHP-Hintergrund verfügen, aber an maschineller Lerntechnologie interessiert sind, einige nützliche Referenzen und Anleitungen bieten kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie führt man eine maschinelle Lernentwicklung in PHP durch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!