PHP를 사용하여 기계 학습(ML) 알고리즘 구현

인공지능과 머신러닝이 점차 성숙해짐에 따라, 더 많은 비즈니스 가치를 얻기 위해 머신러닝 알고리즘 구현에 관심을 기울이는 기업과 개발자가 점점 늘어나고 있습니다. 웹 및 엔터프라이즈 애플리케이션 개발에 널리 사용되는 프로그래밍 언어로서 PHP는 기계 학습 알고리즘을 구현할 수 있습니까? 대답은 '예'입니다.

머신러닝 알고리즘 소개

PHP를 사용하여 머신러닝 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하기 전에 먼저 머신러닝 알고리즘을 이해해 보겠습니다. 머신 러닝(ML)은 인공 지능의 한 분야로, 경험을 사용하여 컴퓨터 시스템을 자동으로 개선하는 방법을 연구하는 학문입니다. 간단히 말하면, 머신러닝은 대량의 데이터를 분석하고 처리하여 데이터 간의 패턴을 찾아내고, 이를 예측하고 분류하는 것입니다.

기계 학습 알고리즘은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습의 세 가지 유형으로 나뉩니다. 지도 학습은 출력 결과를 정확하게 예측할 수 있도록 훈련 세트의 입력 및 출력 샘플을 통해 알고리즘 매개변수를 지속적으로 조정하는 학습 방법을 의미하며, 비지도 학습은 데이터 세트를 여러 클러스터로 나누어 데이터 간의 차이점을 발견하는 것을 의미합니다. 연관 및 패턴, 준지도 학습은 지도와 비지도 사이의 학습 방법으로 일반적으로 제한된 레이블이 있는 데이터 세트에서 레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터를 통해 모델의 정확도를 향상시킵니다.

PHP는 기계 학습 알고리즘을 구현합니다.

PHP는 배우기 쉽고 사용하기 쉬운 특성으로 인해 웹 개발, 엔터프라이즈 애플리케이션 개발, 데이터 등의 분야에서 널리 사용되는 오픈 소스 스크립팅 언어입니다. 분석. PHP는 기계 학습 분야에서 Python 및 R 언어만큼 널리 사용되지는 않지만 PHP 개발자가 기계 학습 알고리즘을 구현하는 데 도움이 될 수 있는 타사 라이브러리 및 프레임워크가 많이 있습니다.

1. PHP-ML 라이브러리

PHP-ML은 의사결정나무, K-Means, SVM, Naive 등 지도학습, 비지도학습, 준지도학습 등 다양한 알고리즘을 제공하는 PHP 기반 기계학습 라이브러리입니다. 베이지안, 신경망 등도 특징 추출, 데이터 처리, 모델 평가 등 다양한 기능을 제공합니다. PHP-ML 라이브러리를 사용하면 기계 학습 알고리즘을 빠르고 쉽게 구현할 수 있습니다. 다음은 PHP-ML 라이브러리를 사용하여 구현된 의사결정 트리 분류기에 대한 샘플 코드입니다.

use PhpmlClassificationDecisionTree;
use PhpmlDatasetCsvDataset;
use PhpmlFeatureExtractionStopWordsEnglish;
use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;
use PhpmlPreprocessingNormalizerMinMaxScaler;

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

$dataset = new CsvDataset('spam.csv', 1, true);
$samples = $dataset->getSamples();
$labels = $dataset->getTargets();

$vectorizer = new PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer();
$vectorizer->fit($samples);
$vectorizer->transform($samples);

$sampler = new PhpmlSamplingStratifiedRandomSplit($labels, 0.3);

$classifier = new DecisionTree();
$classifier->train($sampler->getTrainSamples(), $sampler->getTrainLabels());

$predictedLabels = $classifier->predict($sampler->getTestSamples());

위 예에서는 CsvDataset를 사용하여 데이터를 추출합니다. CSV 파일에서 데이터 세트를 읽고 특징 추출 및 변환 방법을 사용하여 텍스트를 벡터로 변환한 다음 모델 훈련 및 예측을 위해 DecisionTree를 사용하고 마지막으로 예측된 ​​레이블을 출력합니다.

2. PHPSandbox

PHPSandbox는 보안상의 이유로 일부 PHP 기능이 비활성화될 수 있으며 이는 일부 애플리케이션에 적합하지 않지만 그 안에 있는 기계 학습 기능을 사용할 수도 있습니다. PHPSandbox는 또한 프로그래밍 가능한 모델과 두 가지 사용 가능한 PHP 확장 플러그인인 SIG_ALARM(안전함)과 SYSCALL(호출 가능)을 제공합니다. 다음은 PHPSandbox를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 구현하는 샘플 코드입니다.

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

$sandbox = new PHPSandboxPHPSandbox;
$sandbox->setOptions(array(
    'disable_functions' => array(),
));

$train_data = array(array(1.0, 1.0), array(-1.0, -1.0), array(1.0, -1.0), array(-1.0, 1.0));
$train_label = array(1, -1, -1, 1);
$svm = $sandbox->svm_train($train_data, $train_label);
$result = $sandbox->svm_predict(array(1.5, -1.5), $svm);

이 예제에서는 PHPSandbox의 svm_train 함수를 통해 SVM 분류기를 학습하고, svm_predict 함수를 통해 테스트 샘플을 예측합니다.

PHP에서 기계 학습 알고리즘을 구현하려면 데이터 품질, 매개변수 선택, 모델 평가 등 알고리즘에서 발생하는 몇 가지 문제도 고려해야 합니다. 또한 알고리즘의 원리와 사용법을 더 잘 이해하려면 몇 가지 기본적인 수학, 통계 및 기계 학습 이론을 숙지해야 합니다.

결론

머신러닝은 개발 전망이 넓은 기술로서 응용 분야가 지속적으로 확장됨에 따라 개발자에게 더 많은 기회를 제공하기도 합니다. PHP는 기계 학습을 위한 두 번째 선택 언어로도 간주되지만 타사 라이브러리 및 프레임워크를 사용하여 기본 기계 학습 알고리즘을 신속하게 구현하여 기업과 개발자에게 더 많은 애플리케이션 옵션을 제공할 수 있습니다. 기계 학습을 배우고 싶다면 PHP에서 기계 학습 알고리즘을 구현해보고 재미를 발견하는 것이 좋습니다!

위 내용은 PHP를 사용하여 기계 학습(ML) 알고리즘 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!