Construire un système d'analyse financière d'intelligence artificielle en utilisant PHP

Avec le développement rapide des technologies de l'information, la technologie de l'intelligence artificielle a été largement utilisée dans divers domaines. Dans le domaine financier en particulier, la technologie de l’intelligence artificielle peut aider les entreprises à prendre des décisions financières plus précises, plus efficaces et plus intelligentes. PHP est un langage de programmation populaire pour créer rapidement des applications Web. Cet article expliquera comment utiliser le langage PHP pour créer un système d'analyse financière d'intelligence artificielle simple et efficace afin d'aider les entreprises à prendre des décisions financières.

1. Préparation des données

Le système d'analyse financière d'intelligence artificielle nécessite un ensemble de données pour l'analyse et la prédiction. L'ensemble de données doit inclure les informations suivantes :

• Les états financiers de l'entreprise, tels que les comptes de résultat, les états des flux de trésorerie et les bilans, etc.
• Données connexes sur le secteur dans lequel l'entreprise opère, telles que la moyenne du secteur ; rentabilité, part de marché, etc. ;
• Les données de l'environnement macroéconomique de l'entreprise, telles que le taux d'inflation, le taux d'intérêt, etc.

Les données ci-dessus peuvent être obtenues via divers canaux, tels que la collecte indépendante, les sources de données publiques, les rapports de l'industrie, etc.

2. Nettoyage et prétraitement des données

Après avoir obtenu les données, les données doivent être nettoyées et prétraitées. Cela comprend :

• Suppression des données en double et des données manquantes ;
• Conversion et formatage des types de données pour faciliter l'analyse ultérieure ;
• Normalisation et standardisation des données pour faciliter le traitement de différents types de données. Comparer et analyser.

3. Ingénierie des fonctionnalités

L'ingénierie des fonctionnalités fait référence au traitement, à la transformation et à la combinaison de données brutes afin qu'elles puissent être utilisées pour créer des modèles et faire des prédictions. Dans les systèmes d’analyse financière d’intelligence artificielle, l’objectif de l’ingénierie des fonctionnalités est d’extraire des variables de caractéristiques à partir de données brutes à des fins de modélisation et de prédiction.

Certaines techniques d'ingénierie des fonctionnalités incluent :

• Sélection des fonctionnalités : filtrer les fonctionnalités extraites et supprimer les fonctionnalités redondantes et non pertinentes pour améliorer la précision et l'interprétabilité du modèle ;
• Mise à l'échelle des fonctionnalités : effectuer une mise à l'échelle numérique des fonctionnalités. Normalisation ou standardisation pour garantir que les fonctionnalités avec différentes plages numériques ont la même importance ;
• Combinaison de fonctionnalités : combinez différentes fonctionnalités pour améliorer la précision de la prédiction ;

4. Création du modèle

Une fois l'ingénierie des fonctionnalités terminée, vous pouvez commencer à créer le modèle. Les systèmes d'analyse financière d'intelligence artificielle peuvent utiliser divers modèles de prédiction et de classification, tels que des arbres de décision, des réseaux de neurones, des forêts aléatoires, une régression logistique, etc.

Cet article prendra le modèle de régression logistique comme exemple pour présenter comment l'implémenter en PHP.

La régression logistique est un algorithme de classification classique qui a été largement utilisé dans les problèmes de classification binaire. Son principe de base est de mapper la valeur de prédiction linéaire sur l'intervalle [0,1] via une fonction sigmoïde comme probabilité du résultat de la classification. La régression logistique peut utiliser des méthodes d'estimation du maximum de vraisemblance ou de régularisation pour l'estimation des paramètres.

En PHP, vous pouvez utiliser le framework Apache OTTM (Open Source Text Mining & Machine Learning) pour implémenter le modèle de régression logistique. OTTM comprend plusieurs bibliothèques de classes PHP qui peuvent implémenter des fonctions telles que l'exploration de texte, l'apprentissage automatique et l'analyse de données. Parmi eux, la bibliothèque de classes PHP-ML fournit de nombreux algorithmes classiques de classification et de régression, notamment la régression logistique, la forêt aléatoire, le réseau neuronal, etc.

En PHP-ML, le code suivant peut être utilisé pour implémenter la formation et la prédiction du modèle de régression logistique :

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationLogisticRegression;
use PhpmlDatasetDemoIrisDataset;

//加载数据集
$dataset = new IrisDataset();
$classNames = array_unique($dataset->getTargets());

//建立模型
$classifier = new LogisticRegression();
$classifier->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

//预测结果
$predicted = $classifier->predict([[7.2, 3.6, 5.1, 2.5]]);
echo 'Predicted class: '.$classNames[$predicted[0]].'
';

Ce code utilisera PHP-ML pour charger l'ensemble de données de fleurs d'iris, entraîner le modèle de régression logistique et utiliser le modèle pour prédire un ensemble de résultats de classification de données.

5. Évaluation et optimisation du modèle

Une fois le modèle établi, le modèle doit être évalué et optimisé pour améliorer la précision des prédictions et les performances de généralisation. Certains indicateurs d'évaluation des modèles de régression logistique comprennent : le taux de précision, le taux de rappel, la valeur F1, la valeur AUC, etc.

Les méthodes pour optimiser le modèle comprennent : l'ajustement des hyperparamètres du modèle, l'augmentation du volume de données et des fonctionnalités, l'optimisation des processus de nettoyage et de prétraitement des données, etc.

6. Créer des applications Web

Après avoir terminé la formation et l'évaluation du modèle, vous pouvez appliquer le modèle à l'application Web pour aider l'entreprise dans l'analyse financière et la prise de décision.

En PHP, vous pouvez utiliser divers frameworks Web, tels que Laravel, CodeIgniter, etc., pour construire le front-end et le back-end du système d'analyse financière d'intelligence artificielle. L'interface frontale doit être intuitive, conviviale et facile à utiliser, et la logique métier back-end doit être claire, sécurisée et hautement disponible.

Après avoir intégré le module d'analyse financière d'intelligence artificielle à l'application Web, l'analyse, la prédiction et l'affichage visuel des données financières peuvent être réalisés. Grâce à l'analyse des données historiques et des tendances futures, les entreprises peuvent effectuer des prévisions financières et planifier avec plus de précision afin d'améliorer leurs capacités de prise de décision et leur compétitivité sur le marché.

Conclusion

L'application de la technologie de l'intelligence artificielle dans le domaine financier peut aider les entreprises à prendre des décisions financières plus intelligentes et plus précises. En tant que langage de programmation populaire, PHP peut créer rapidement des applications Web et utiliser des bibliothèques telles que PHP-ML pour implémenter rapidement des fonctions d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Grâce aux étapes et méthodes décrites dans cet article, les entreprises peuvent facilement créer un système d'analyse financière d'intelligence artificielle simple et efficace pour favoriser le développement et la croissance de l'entreprise.

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!