심층 전이 학습 및 지식 그래프에 PHP를 사용하는 방법은 무엇입니까?

인공지능 기술의 지속적인 발전으로 딥러닝은 오늘날 가장 인기 있는 기술 중 하나가 되었습니다. 딥러닝에서는 딥 전이 학습(Deep Transfer Learning)과 지식 그래프(Knowledge Graph)도 데이터 마이닝을 개선하고 보다 정확한 예측 모델을 제공할 수 있어 많은 관심을 받고 있는 기술입니다. 그렇다면 심층 전이 학습 및 지식 그래프에 PHP를 사용하는 방법은 무엇입니까? 이 기사에서는 이에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.

1. 심층 전이 학습

심층 전이 학습은 이미 훈련된 모델을 전송하고 새로운 작업에 맞게 미세 조정하여 더 나은 예측 결과를 얻을 수 있는 기술입니다. 다목적 프로그래밍 언어인 PHP는 심층 전이 학습을 위해 적절하게 캡슐화될 수 있습니다.

PHP에서는 딥 전이 학습을 위해 TensorFlow 또는 Keras라는 두 가지 딥 러닝 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 딥 전이 학습을 위해 TensorFlow를 사용하는 경우 TensorFlow의 Estimator API를 사용하여 딥 러닝 모델을 캡슐화한 다음 SavedModelBuilder를 사용하여 모델을 저장해야 합니다. 새로운 작업에서는 TensorFlow의 SavedModelLoader를 사용하여 이미 훈련된 모델을 로드하고 Estimator API를 사용하여 이를 미세 조정하여 보다 정확한 예측 결과를 얻을 수 있습니다.

심층 전이 학습에 Keras를 사용하는 경우 이미 훈련된 모델을 로드하고 새로운 작업에 맞게 미세 조정하기 위해 Keras의 사전 훈련된 모델 라이브러리만 사용하면 됩니다. PHP에서는 Keras PHP Wrapper를 사용하여 Keras 코드를 캡슐화하고 심층 전이 학습을 수행할 수 있습니다.

2. 지식 그래프

지식 그래프는 지식 관계를 표현하는 데 사용되는 기술입니다. PHP에서는 Neo4j 그래프 데이터베이스를 사용하여 지식 그래프를 저장하고 쿼리 및 작업에 Cypher 언어를 사용할 수 있습니다.

PHP에서는 Neo4j PHP 라이브러리를 통해 Neo4j 데이터베이스와 상호 작용할 수 있습니다. 먼저 Neo4j 데이터베이스에 연결하기 위해 Neo4jClient 객체를 생성해야 합니다. 그런 다음 Cypher 언어를 사용하여 Neo4j 데이터베이스의 데이터를 쿼리하고 조작할 수 있습니다.

예를 들어 다음 PHP 코드 조각은 "Person"이라는 노드를 생성하고 이름 속성을 추가하는 방법을 보여줍니다.

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

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

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

위 코드를 사용하여 "Person"이라는 노드를 성공적으로 생성하고 " 존'이 생성됩니다.

결론

위에서 언급했듯이 심층 전이 학습 및 지식 그래프에 PHP를 사용하는 것은 완전히 가능합니다. 전이학습과 지식그래프 기술 모두 매우 유망하고 가치 있는 기술입니다. 이 기사가 PHP 개발자가 이러한 기술을 더 잘 이해하고 적용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 심층 전이 학습 및 지식 그래프에 PHP를 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!