Wie implementiert man eine KI-Anwendung in PHP7.0?

Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz haben immer mehr Entwickler damit begonnen, KI-Anwendungen zu erforschen und zu entwickeln. Als eine in der Webentwicklung weit verbreitete Sprache verfügt PHP auch über eigene Tools und Frameworks für die Entwicklung von KI-Anwendungen. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie eine KI-Anwendung basierend auf maschinellem Lernen in PHP7.0 implementiert wird.

Schritt eins: Wählen Sie eine geeignete Bibliothek für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine der gängigsten Anwendungen in der aktuellen Entwicklung der KI-Technologie. In PHP7.0 können wir Open-Source-Bibliotheken für maschinelles Lernen wie scikit-learn oder php-ml verwenden, um unsere Anwendungen zu implementieren.

scikit-learn ist eine auf der Python-Sprache basierende Bibliothek für maschinelles Lernen, die eine Reihe häufig verwendeter Klassifizierungs-, Regressions-, Clustering-, Dimensionsreduktions- und anderer Algorithmusimplementierungen bereitstellt. php-ml ist eine leichtgewichtige Bibliothek für maschinelles Lernen in der PHP-Sprache, die eine Fülle von Funktionen wie Klassifizierung, Clustering, Regression, Dimensionsreduzierung und Merkmalsextraktion bietet.

Die Auswahl einer geeigneten Bibliothek für maschinelles Lernen ist für die Entwicklung unserer KI-Anwendungen sehr wichtig und muss auf der Grundlage spezifischer Anwendungsszenarien und -anforderungen ausgewählt werden.

Schritt 2: Erstellen Sie das Modell

Nach der Auswahl der Bibliothek für maschinelles Lernen müssen wir ein Modell für maschinelles Lernen erstellen, um die Daten zu trainieren und vorherzusagen. Schauen wir uns am Beispiel von PHP-ML an, wie ein einfaches Klassifizierungsmodell erstellt wird.

Der grundlegende Prozess der Verwendung von PHP-ML zum Erstellen eines Klassifizierungsmodells ist wie folgt:

1. Daten vorbereiten – Erhalten Sie die Daten, die für Training und Vorhersage verwendet werden müssen, normalerweise ein Datensatz, der aus Features und entsprechenden Beschriftungen besteht.
2. Datensatz aufteilen – Teilen Sie den Datensatz nach dem Zufallsprinzip in einen Trainingssatz und einen Testsatz auf.
3. Trainingsdaten – Verwenden Sie den angegebenen Algorithmus für maschinelles Lernen, um auf dem Trainingssatz zu trainieren und ein Modell zu generieren.
4. Daten vorhersagen – Verwenden Sie das Modell, um Daten im Testsatz vorherzusagen.

Sehen wir uns ein einfaches Beispiel für die Erstellung eines PHP-ML-Klassifizierungsmodells an:

//PHP-ML-Bibliothek importieren
require DIR '/vendor/autoload.php';

use PHPmlClassificationKNearestNeighbors;

/ /Erstellen Sie einen KNN-Klassifikator
$classifier = new KNearestNeighbors();

//Daten vorbereiten
$dataset = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2, 'setosa'],
[4.9, 3.0, 1.4, 0.2, ' setosa'],
[7.0, 3.2, 4.7, 1.4, 'versicolor'],
[6.4, 3.2, 4.5, 1.5, 'versicolor'],
[6.3, 3.3, 6.0, 2.5, 'virginica'],
[5.8, 2.7, 5.1, 1.9, 'virginica']];

//Teilen Sie den Datensatz auf
$randomSplit = new PpmlCrossValidationRandomSplit($dataset, 0.8);

//Trainingsdaten
$classifier->train( $randomSplit->getTrainSamples(), $randomSplit->getTrainLabels());

//Vorhergesagte Daten
$predicted = $classifier->predict($randomSplit->getTestSamples());

// Bewerten Sie die Modellleistung Nachbarn Der Algorithmus erstellt einen Klassifikator. Durch die Schritte der Datenvorbereitung, Segmentierung des Datensatzes, Trainingsdaten und Vorhersagedaten wird schließlich die Vorhersagegenauigkeit als Leistungsbewertungsindex des Modells ermittelt.

Schritt 3: Bereitstellen der Anwendung

Nach Abschluss der Modellkonstruktion müssen wir das Modell für unsere KI-Anwendung bereitstellen. In PHP können wir Web-Frameworks (wie Laravel, Symfony usw.) verwenden, um unsere Anwendungen zu entwickeln, oder wir können PHP-basierte serverseitige Frameworks (wie Swoole, Workerman usw.) verwenden, um ein High zu erstellen -leistungsfähiger Netzwerkdienst.

Bei der Bereitstellung einer Anwendung müssen wir auch Redis-Clientbibliotheken wie Predis verwenden, um die Persistenz und Speicherung des Modells zu verwalten und sicherzustellen, dass das Modell weiterhin in der Anwendung ausgeführt werden und stabile Dienste bereitstellen kann.

Fazit

Das Obige ist der Prozess der Implementierung einer KI-Anwendungsentwicklung basierend auf maschinellem Lernen in PHP7.0. Dies ist natürlich nur ein einfaches Beispiel, und tatsächliche Anwendungen müssen basierend auf spezifischen Geschäftsszenarien und -anforderungen optimiert und verbessert werden. Ich hoffe, dass dieser Artikel für Sie hilfreich sein kann. Sie können gerne einen Kommentar hinterlassen oder Ihre Erfahrungen und Ideen teilen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie implementiert man eine KI-Anwendung in PHP7.0?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!