PHP で機械学習開発を行うにはどうすればよいですか?

機械学習は、コンピューターがデータから知識やスキルを自動的に取得できるようにする人工知能テクノロジーです。 PHP は人気のある Web プログラミング言語ですが、機械学習に最適な言語ではないようです。ただし、機械学習の開発は現在、多くのライブラリやフレームワークを通じて PHP でサポートされています。この記事では、PHP で機械学習開発を行う方法について説明します。

最初のステップは、PHP 機械学習ライブラリまたはフレームワークを選択することです。選択できる優れたオプションは数多くあります。より一般的なものには、Php-ml、TensorFlow PHP、PHP-ARIMA、および PHP-ML などがあります。選択する際には、ライブラリやフレームワークが使いやすいかどうか、機能が充実しているかどうか、ドキュメントの品質、コミュニティ サポートのレベルなど、考慮すべき要素があります。

Php-ml を選択するとします。次に、機械学習開発にそれを使用する方法を理解する必要があります。まず、Php-ml ライブラリをインストールする必要があります。次のコマンドを使用してインストールできます。

composer require php-ai/php-ml

インストールが完了したら、サンプル データに基づく機械学習アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングする必要があります。通常、データをトレーニング セットとテスト セットに分割し、トレーニング セットを使用してモデルをトレーニングし、テスト セットを使用してモデルの精度をテストします。次の例は、人工ニューラル ネットワーク アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングおよびテストする方法を示しています。

use PhpmlNeuralNetworkNetwork;
use PhpmlNeuralNetworkLayer;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunction;

$samples = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]];
$targets = [0, 1, 1, 0];

$network = new Network();
$network->addLayer(new Layer(2, ActivationFunction::sigmoid()));
$network->addLayer(new Layer(2, ActivationFunction::sigmoid()));
$network->addLayer(new Layer(1, ActivationFunction::sigmoid()));

$network->train($samples, $targets);

echo $network->predict([0, 0]) . "
"; // output: 0.0022550957790496
echo $network->predict([0, 1]) . "
"; // output: 0.9960694064562
echo $network->predict([1, 0]) . "
"; // output: 0.99613301891711
echo $network->predict([1, 1]) . "
"; // output: 0.0020914687547608

上記のコードは、単純な人工ニューラル ネットワーク アルゴリズムを使用して、論理 XOR 演算を実行できるモデルをトレーニングします。トレーニング後、モデルを使用して予測を行うことができます。

人工ニューラル ネットワーク アルゴリズムに加えて、PHP-ML はデシジョン ツリーやランダム フォレストなど、他の多くの機械学習アルゴリズムもサポートしています。ランダム フォレスト アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングおよびテストする例を次に示します。

use PhpmlClassificationRandomForest;
use PhpmlModelManager;

$samples = [[1, 2], [2, 3],[3, 1], [4, 3], [3, 5], [5, 4], [4, 7], [6, 4]];
$labels = ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b'];

$classifier = new RandomForest(10);
$classifier->train($samples, $labels);

$modelManager = new ModelManager();
$modelManager->saveToFile($classifier, 'model.dat');

$restoredClassifier = $modelManager->restoreFromFile('model.dat');

echo $restoredClassifier->predict([1, 1]) . "
"; // output: a
echo $restoredClassifier->predict([5, 5]) . "
"; // output: b

上記のコードは、ランダム フォレスト アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングし、再利用できるようにモデルをファイルに保存します。後で。モデルを保存した後、同じ分類子を使用して新しいデータの予測を行うことができます。

機械学習を開発するときは、多くの問題に注意する必要があります。たとえば、データの分析とクリーニングを行ってデータ品質を確保し、特徴の選択を実行し、欠落または不正確なデータに対処し、さまざまな学習アルゴリズムに応じて適切なパラメーターを選択する必要があります。

要約: PHP は機械学習開発に最適な言語ではありませんが、多くの人気のある PHP ライブラリとフレームワークが機械学習開発をサポートしています。この記事では、Php-ml といくつかの機械学習アルゴリズムを使用した開発について説明します。PHP の背景はあるものの、機械学習テクノロジーに興味がある読者に役立つ参考とガイダンスになれば幸いです。

以上がPHP で機械学習開発を行うにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。