Comment implémenter une application IA en PHP7.0 ?

Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, de plus en plus de développeurs ont commencé à rechercher et à développer des applications d'IA. En tant que langage largement utilisé dans le développement Web, PHP dispose également de ses propres outils et frameworks liés au développement d'applications d'IA. Cet article présentera comment implémenter une application d'IA basée sur l'apprentissage automatique en PHP7.0.

Première étape : Choisissez une bibliothèque d'apprentissage automatique adaptée

L'apprentissage automatique est l'une des applications les plus courantes dans le développement actuel de la technologie de l'IA. En PHP7.0, nous pouvons choisir d'utiliser des bibliothèques d'apprentissage automatique open source telles que scikit-learn ou php-ml pour implémenter nos applications.

scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique basée sur le langage Python, qui fournit une série d'implémentations de classification, de régression, de clustering, de réduction de dimensionnalité et d'autres algorithmes couramment utilisés. php-ml est une bibliothèque légère d'apprentissage automatique en langage PHP, offrant une multitude de fonctions telles que la classification, le clustering, la régression, la réduction de dimensionnalité et l'extraction de fonctionnalités.

Le choix d'une bibliothèque d'apprentissage automatique appropriée est très important pour le développement de nos applications d'IA, et elle doit être sélectionnée en fonction de scénarios et de besoins d'application spécifiques.

Étape 2 : Construire le modèle

Après avoir sélectionné la bibliothèque d'apprentissage automatique, nous devons créer un modèle d'apprentissage automatique pour entraîner et prédire les données. En prenant php-ml comme exemple, voyons comment créer un modèle de classification simple.

Le processus de base d'utilisation de php-ml pour créer un modèle de classification est le suivant :

1. Préparer les données - Obtenir les données qui doivent être utilisées pour la formation et la prédiction, généralement un ensemble de données composé de caractéristiques et d'étiquettes correspondantes.
2. Diviser l'ensemble de données - divisez aléatoirement l'ensemble de données en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test.
3. Données d'entraînement - Utilisez l'algorithme d'apprentissage automatique spécifié pour vous entraîner sur l'ensemble d'entraînement afin de générer un modèle.
4. Predict data - utilisez le modèle pour prédire les données de l'ensemble de test.

Regardons un exemple simple de construction d'un modèle de classification php-ml :

//Importer une bibliothèque PHP-ML
require #🎜🎜 #DIR . '/vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationKNearestNeighbors;

//Construire un classificateur KNN

$classifier = new KNearestNeighbors() ;

//Préparer les données

$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']];

//Diviser l'ensemble de données

$randomSplit = new PhpmlCrossValidationRandomSplit( $dataset, 0.8);

//Données d'entraînement

$classifier->train($randomSplit->getTrainSamples(), $randomSplit->getTrainLabels()); 🎜#
//Données prédites

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

//Évaluer les performances du modèle# 🎜🎜 #$accuracy = new PpmlAccuracyAccuracy();

echo "Précision : " $accuracy->score($randomSplit->getTestLabels(), $predicted);

Above Dans le Par exemple, nous avons utilisé l'algorithme K plus proche voisin pour construire un classificateur ; à travers les étapes de préparation des données, de segmentation de l'ensemble de données, de formation des données et de prédiction des données, nous avons finalement obtenu la précision de la prédiction comme indice d'évaluation des performances du modèle.

Étape 3 : Déployer l'application

Après avoir terminé la construction du modèle, nous devons déployer le modèle sur notre application d'IA. En PHP, nous pouvons choisir d'utiliser des frameworks Web (tels que Laravel, Symfony, etc.) pour développer nos applications, ou nous pouvons utiliser des frameworks côté serveur basés sur PHP (tels que Swoole, Workerman, etc.) pour créer un haut niveau de performance. -service réseau performant.

Lors du déploiement d'une application, nous devons également utiliser des bibliothèques client Redis telles que Predis pour gérer la persistance et le stockage du modèle afin de garantir que le modèle peut continuer à s'exécuter dans l'application et fournir des services stables.

Conclusion

Ce qui précède est le processus de mise en œuvre d'un développement d'application d'IA basé sur l'apprentissage automatique en PHP7.0. Bien entendu, il ne s’agit que d’un exemple simple, et les applications réelles doivent être optimisées et améliorées en fonction de scénarios et de besoins commerciaux spécifiques. J'espère que cet article pourra vous être utile et vous êtes invités à laisser un commentaire ou à partager votre expérience et vos idées.

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!