PHP로 머신러닝 개발을 어떻게 합니까?

머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 지식과 기술을 자동으로 습득할 수 있도록 하는 인공지능 기술입니다. PHP는 널리 사용되는 웹 프로그래밍 언어이지만 기계 학습에 적합한 언어는 아닌 것 같습니다. 그러나 이제 기계 학습 개발은 많은 라이브러리와 프레임워크를 통해 PHP에서 지원됩니다. 이번 글에서는 PHP로 머신러닝을 개발하는 방법에 대해 설명하겠습니다.

첫 번째 단계는 PHP 기계 학습 라이브러리 또는 프레임워크를 선택하는 것입니다. 선택할 수 있는 좋은 옵션이 많이 있습니다. 가장 인기 있는 것 중에는 Php-ml, TensorFlow PHP, PHP-ARIMA 및 PHP-ML이 있습니다. 라이브러리나 프레임워크가 사용하기 쉬운지, 모든 기능을 갖추고 있는지, 문서의 품질, 커뮤니티 지원 수준 등 선택할 때 고려해야 할 요소가 있습니다.

Php-ml을 선택한다고 가정해 보겠습니다. 다음으로, 머신러닝 개발에 이를 어떻게 사용하는지 이해해야 합니다. 먼저 Php-ml 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령을 통해 설치할 수 있습니다.

composer require php-ai/php-ml

설치가 완료된 후 샘플 데이터를 기반으로 하는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 모델을 훈련해야 합니다. 일반적으로 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눈 다음 훈련 세트를 사용하여 모델을 훈련하고 테스트 세트를 사용하여 모델의 정확도를 테스트합니다. 다음 예에서는 인공 신경망 알고리즘을 사용하여 모델을 훈련하고 테스트하는 방법을 보여줍니다.

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

위 코드는 간단한 인공 신경망 알고리즘을 사용하여 논리적 XOR 연산을 수행할 수 있는 모델을 훈련합니다. 훈련 후에는 모델을 사용하여 예측할 수 있습니다.

인공 신경망 알고리즘 외에도 PHP-ML은 의사결정 트리 및 랜덤 포레스트를 포함한 다른 많은 기계 학습 알고리즘도 지원합니다. 다음은 Random Forest 알고리즘을 사용하여 모델을 학습하고 테스트하는 예입니다.

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

위 코드는 Random Forest 알고리즘을 사용하여 모델을 학습한 다음 나중에 다시 사용할 수 있도록 모델을 파일에 저장합니다. 모델이 저장된 후 동일한 분류기를 사용하여 새 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다.

머신러닝 개발을 할 때는 많은 문제에 주의를 기울여야 합니다. 예를 들어, 데이터 품질을 보장하고, 특징 선택을 수행하고, 누락되거나 부정확한 데이터를 처리하고, 다양한 학습 알고리즘에 따라 적절한 매개변수를 선택하기 위해 데이터를 분석 및 정리해야 합니다.

요약: PHP는 기계 학습 개발에 선호되는 언어는 아니지만, 널리 사용되는 많은 PHP 라이브러리 및 프레임워크는 기계 학습 개발을 지원합니다. 이 기사에서는 Php-ml 및 일부 기계 학습 알고리즘을 사용한 개발에 대해 설명합니다. PHP 배경 지식이 있지만 기계 학습 기술에 관심이 있는 독자에게 유용한 참조 및 지침을 제공할 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 PHP로 머신러닝 개발을 어떻게 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!