Apprentissage automatique avec PHP et TensorFlow

L'apprentissage automatique est une branche importante dans le domaine de l'informatique. Il est dédié à l'étude de la manière d'utiliser les données pour permettre aux ordinateurs d'en tirer des leçons et d'améliorer leurs performances. Au cours des dernières décennies, l’apprentissage automatique a connu un grand succès, avec des applications dans de nombreux domaines différents, notamment le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images, les systèmes de recommandation, etc.

Dans la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique, de nombreux langages de programmation différents peuvent être utilisés. Parmi eux, Python et R sont les deux langages les plus populaires, et tous deux disposent de bibliothèques d'apprentissage automatique et d'un support technique très riches. Mais en tant que l’un des langages de programmation les plus populaires au monde, PHP présente également des avantages uniques. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser PHP et TensorFlow pour l'apprentissage automatique.

TensorFlow est un framework open source développé par Google qui peut exécuter des tâches informatiques via des graphiques de flux de données. TensorFlow offre une grande flexibilité et évolutivité, peut facilement implémenter divers algorithmes d'apprentissage automatique et peut également s'exécuter sur différentes plates-formes et appareils.

Tout d'abord, nous devons installer l'extension TensorFlow pour PHP. Actuellement, les extensions TensorFlow en PHP sont expérimentales, leur installation peut donc être difficile. Cependant, si les dépendances pour PHP et TensorFlow sont déjà installées, l'installation de l'extension sera facile. Vous pouvez télécharger la dernière version de l'extension PHP TensorFlow depuis GitHub et l'installer sur votre système.

Une fois l'extension installée, nous pouvons commencer à créer des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de PHP et TensorFlow. Voici un exemple simple pour classer des images de chiffres manuscrits :

<?php

use TensorFlowTensor;
use TensorFlowTensorFlow;

// Load the MNIST dataset
$mnist = TensorFlow::dataset('mnist');

// Split the dataset into training and testing sets
$trainSize = 50000;
$trainDataset = $mnist->train()->shuffle($trainSize)->take($trainSize);
$testDataset = $mnist->test()->take(10000);

// Define the model architecture
$input = TensorFlow::input([784]);
$fc1 = TensorFlow::dense($input, 256, 'relu');
$fc2 = TensorFlow::dense($fc1, 128, 'relu');
$output = TensorFlow::dense($fc2, 10, 'softmax');

// Compile the model
$model = TensorFlow::model($input, $output);
$model->compile(optimizer: 'adam', loss: 'sparse_categorical_crossentropy', metrics: ['accuracy']);

// Train the model
$model->fit($trainDataset, epochs: 10, validationData: $testDataset);

// Evaluate the model
$evaluation = $model->evaluate($testDataset);
print_r($evaluation);

?>

Dans cet exemple, nous chargeons d'abord l'ensemble de données MNIST et le divisons en ensembles d'entraînement et de test. Ensuite, nous définissons un modèle de réseau neuronal contenant deux couches denses, en utilisant la fonction d'activation relu et la couche de sortie softmax. Enfin, nous avons compilé le modèle et l'avons optimisé. Au cours du processus de formation, nous avons utilisé l'optimiseur Adam et la fonction de perte d'entropie croisée de classification clairsemée, et avons formé le modèle sur l'ensemble de test pendant 10 époques. Une fois la formation terminée, nous avons évalué les performances du modèle sur l'ensemble de test.

Il convient de noter que lors de l'utilisation de PHP et TensorFlow pour l'apprentissage automatique, nous devons avoir certaines bases en mathématiques et en informatique. En particulier, les détails mathématiques et statistiques doivent être pris en compte lors de la conception des modèles et de la sélection des algorithmes. Dans le même temps, étant donné que la combinaison de PHP et TensorFlow en est encore à ses débuts, en plus des opérations de base d'algèbre linéaire, d'autres opérations avancées devront peut-être être implémentées à l'aide de l'API Python de TensorFlow.

De manière générale, par rapport à d’autres langages d’apprentissage automatique, l’application de l’extension TensorFlow de PHP est encore à l’état expérimental. Cependant, son potentiel est énorme et promet d’offrir aux développeurs PHP davantage d’opportunités d’apprentissage automatique. Si vous êtes intéressé par la combinaison de PHP et TensorFlow, vous pouvez essayer cette fonctionnalité pour explorer le potentiel de PHP dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!