Wikipedia에 따르면, 기계 학습(영어 기계 학습) - 광범위한 하위 인공 지능, 수학적 통계의 일부를 사용하는 수학적 학문, 수치 최적화 방법, 확률 이론, 이산 분석 및 데이터에서 지식 추출.
이 문장은 바로 "신경망" 때문입니다. 전문가들이 이러한 것들의 미래가 다각화라고 말한 지 2년이 지났습니다.
인공 지능의 이러한 모든 표현에는 R 또는 Python과 같은 특수 언어의 사용이 필요하다고 믿어집니다. 그러나 이것은 사실이 아니다. (추천 학습: PHP 프로그래밍 초급부터 숙달까지)
PHP-ML - PHP-AI 팀과 함께 인공 지능 작업을 개발하기 위한 완벽한 라이브러리입니다. 최근 PHP-ML은 GitHub에서 가장 인기가 높습니다. 제작자가 말했듯이 이 패키지는 "PHP에서 기계 학습을 위한 새로운 방법"입니다. 요구 사항에 따르면 설치된 통역사 버전은 7.0 이상입니다. 작곡가에게 프로젝트 개발 추가가 가능합니다:
composer require php-ai/php-ml
분류 작업에 대한 간단한 예
use Phpml\Classification\KNearestNeighbors; $samples = [[1, 3], [1, 4], [2, 4], [3, 1], [4, 1], [4, 2]]; $labels = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b']; $classifier = new KNearestNeighbors(); $classifier->train($samples, $labels); $classifier->predict([3, 2]); // 返回 'b'
또한 별도의 저장 장치 및 기타 구현이 가능합니다.
텍스트 언어로 작성된 정의
와인 품질 예측
물론 PHP-ML은 그렇지 않습니다. 일부 이론적 데이터를 공부할 필요는 없지만(예를 들어, 우리가 선택한 기계 학습 학습 자료를 확인하세요), 웹 프로젝트를 개발하는 경우 기계 학습을 활용하는 것이 그 어느 때보다 쉬웠습니다.
아래에는 몇 가지 PHP 매뉴얼을 편집했습니다. 스마트 라이브러리:1. NLPTools(http://php-nlp-tools.com/)
NLPTools는 텍스트 분류, 클러스터링 및 기타 작업을 수행할 수 있습니다. . 예측 빌더(https://github.com/denissimon/prediction-builder)선형 회귀 알고리즘을 사용하여 PHP로 작성된 기계 학습 예측 라이브러리. org/aiml.html)
AIML은 챗봇 플랫폼을 구축하는 데 사용되는 마크업 언어이며 PHP에서 호출할 수 있습니다.4.PHP 분류기(https://github.com/Dachande663/PHP-Classifier)
PHP 나이브 베이즈 분류 라이브러리5.PHP–FANN(https://github.com/bukka/php-fann)
PHP 인공 신경망 라이브러리6.ANN(http ://ann.thwien.de/index.php?title=Main_Page)
PHP 인공 신경망 라이브러리7.PHP–ML(https://github.com/php-ai/php-ml) )
지원 벡터 머신 및 신경망과 같은 작업을 수행할 수 있는 PHP 기계 학습 라이브러리위 내용은 PHP로 AI 지능을 수행할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!