PHP を深層転移学習とナレッジ グラフに使用するにはどうすればよいですか?

人工知能テクノロジーの継続的な発展により、ディープラーニングは今日最も人気のあるテクノロジーの 1 つになりました。ディープラーニングでは、ディープトランスファーラーニングとナレッジグラフも大きな注目を集めているテクノロジーであり、データマイニングを改善し、より正確な予測モデルを実現するのに役立ちます。では、深層転移学習とナレッジグラフに PHP を使用するにはどうすればよいでしょうか?この記事ではこれについて詳しく説明します。

1. 深層転移学習

深層転移学習は深層学習のテクノロジーであり、すでにトレーニングされたモデルを転送し、新しいタスクで微調整することで、より良い予測結果を達成できます。多用途のプログラミング言語である PHP は、深層転移学習用に適切にカプセル化できます。

PHP では、深層転移学習に TensorFlow または Keras という 2 つの深層学習フレームワークを使用できます。 TensorFlow を深層転移学習に使用する場合、TensorFlow の Estimator API を使用して深層学習モデルをカプセル化し、次に SavedModelBuilder を使用してモデルを保存する必要があります。新しいタスクでは、TensorFlow の SavedModelLoader を使用して既にトレーニングされたモデルをロードし、Estimator API を使用してモデルを微調整して、より正確な予測結果を得ることができます。

Keras を深層転移学習に使用する場合、Keras の事前トレーニング済みモデル ライブラリを使用して、すでにトレーニング済みのモデルをロードし、新しいタスクで微調整するだけで済みます。 PHP では、Keras PHP Wrapper を使用して Keras コードをカプセル化し、深層転移学習を実行できます。

2. ナレッジ グラフ

ナレッジ グラフは、知識の関係を表現するために使用されるテクノロジであり、さまざまな知識の断片を組み合わせて完全なナレッジ グラフを形成できます。 PHP では、Neo4j グラフ データベースを使用してナレッジ グラフを保存し、クエリと操作に Cypher 言語を使用できます。

PHP では、Neo4j PHP ライブラリを通じて Neo4j データベースと対話できます。まず、Neo4j データベースに接続するための Neo4jClient オブジェクトを作成する必要があります。その後、Cypher 言語を使用して、Neo4j データベース内のデータをクエリおよび操作できます。

たとえば、次の PHP コード スニペットは、「person」という名前のノードを作成し、name 属性を追加する方法を示しています。

$uri = 'bolt://localhost';
$username = 'neo4j';
$password = 'password';

$client = GraphAwareNeo4jClientClientBuilder::create()
    ->addConnection('bolt', $uri)
    ->build();

$result = $client->run('
    CREATE (p:Person {name: "John"})
    RETURN p
');

上記のコードにより、「person」という名前のノードが正常に作成されました。 " ノードを作成し、「John」という名前の name 属性を追加します。

結論

前述したように、深層転移学習とナレッジ グラフに PHP を使用することは完全に可能です。転移学習とナレッジグラフ技術はどちらも非常に有望で価値のある技術です。この記事が、PHP 開発者がこれらのテクノロジーをより深く理解し、適用するのに役立つことを願っています。

以上がPHP を深層転移学習とナレッジ グラフに使用する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。