Application des fonctions PHP en intelligence artificielle et apprentissage automatique

Les fonctions PHP sont largement utilisées dans l'IA et l'apprentissage automatique, notamment : Prétraitement des données : utilisez array_map() et in_array() pour standardiser et filtrer les données. Ingénierie des fonctionnalités : utilisez array_intersect() et array_column() pour calculer les corrélations de fonctionnalités et extraire les données d'entraînement. Formation du modèle : array_rand() et mb_strtolower() sont utilisés pour diviser l'ensemble d'entraînement et nettoyer les données texte. Évaluation du modèle : des fonctions telles que log() et exp() calculent une perte de vraisemblance négative.

Application des fonctions PHP à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique

PHP a trouvé de nombreuses applications dans les domaines de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) grâce à son écosystème solide et sa vaste bibliothèque de fonctions. Cet article explorera quelques fonctions PHP utiles et démontrera, à travers des exemples pratiques, comment elles peuvent améliorer les fonctionnalités des applications d'IA et de ML.

1. Prétraitement des données

• array_map() : appliquez la fonction spécifiée à chaque élément du tableau.
• in_array() : Vérifiez si un élément est dans le tableau.

// 使用 array_map() 标准化数据
$data = array_map('strtoupper', $data);

// 使用 in_array() 过滤无效数据
$valid_data = array_filter($data, function ($item) { return in_array($item, ['VALID_VALUE1', 'VALID_VALUE2']); });

2. Feature Engineering

• array_intersect() : renvoie l'intersection de deux tableaux.
• array_column() : Extrayez une colonne spécifique d'un tableau multidimensionnel.

// 使用 array_intersect() 计算特征相关性
$features1 = array_keys($data1);
$features2 = array_keys($data2);
$correlated_features = array_intersect($features1, $features2);

// 使用 array_column() 提取训练数据
$X = array_column($data, 'feature1', 'feature2');

3. Formation du modèle

• array_rand() : Sélectionnez aléatoirement un ou plusieurs éléments du tableau.
• mb_strtolower() : Convertit la chaîne en minuscules.

// 使用 array_rand() 划分训练集和验证集
$dataset_size = count($data);
$num_train = round($dataset_size * 0.7);
$train_indices = array_rand($data, $num_train);
$test_indices = array_diff(range(0, $dataset_size - 1), $train_indices);

// 使用 mb_strtolower() 清理文本数据
$text_data = array_map('mb_strtolower', $text_data);

4. Évaluation du modèle

• log() : Calculez le logarithme népérien.
• exp() : Calculer l'exposant.

// 使用 log() 和 exp() 计算负对数似然损失
$y_pred = log($model->predict_proba($X_test)[:, 1]);
$y_true = log($Y_test);
$loss = -exp(mean($y_pred - y_true));

Conclusion

En tirant parti de la puissante bibliothèque de fonctions de PHP, les développeurs peuvent créer des applications d'IA et de ML robustes et efficaces. Ces fonctions offrent flexibilité et commodité, permettant aux programmeurs de se concentrer sur la logique et les algorithmes des tâches d'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!