인공지능과 머신러닝 기술의 발전으로 점점 더 많은 개발자들이 자연어 처리와 지능적인 데이터 분석에 집중하기 시작했습니다. 기계 학습과 자연어 이해를 위해 PHP를 사용하는 것도 화제가 되었습니다. PHP는 기계 학습 및 자연어 처리 작업을 쉽게 구현할 수 있는 성숙한 라이브러리와 도구가 많이 포함된 기능이 풍부한 프로그래밍 언어입니다. PHP에서 이러한 작업을 구현하는 방법도 알고 싶다면 다음을 읽어보세요.
기계 학습 및 자연어 처리에 PHP를 사용하기 전에 필요한 일부 PHP 확장을 설치해야 합니다. PHP 확장을 사용하면 PHP의 일반적인 기계 학습 도구와 자연어 처리 도구에 액세스할 수 있습니다.
다음은 가장 일반적으로 사용되는 PHP 확장 중 일부입니다.
Composer 또는 PECL과 같은 패키지 관리자를 통해 이러한 확장 기능을 쉽게 설치할 수 있습니다.
기계 학습 및 자연어 처리를 수행하기 전에 데이터를 준비하고 정리해야 합니다. 적절한 데이터 준비 및 정리는 알고리즘의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
다음은 데이터 준비 및 정리에 대한 몇 가지 사례입니다.
기계 학습 작업을 수행하기 전에 다양한 기계 학습 알고리즘과 사용 방법을 알아야 합니다. 다음은 일부 기계 학습 알고리즘에 대한 소개입니다.
알고리즘을 구현하기 전에 모델의 정확성을 평가해야 합니다. 정확성을 평가하는 한 가지 방법은 교차 검증을 사용하는 것입니다.
NLP(자연어 처리)는 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다. 다음은 몇 가지 NLP 작업입니다.
Stanford CoreNLP는 NLP에 일반적으로 사용되는 도구 중 하나로 단어 분할, 구문 분석, 엔터티 인식 및 감정 분석과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. PHP-Stanford-CoreNLP 확장을 사용하여 PHP 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
다음은 붓꽃 데이터 세트를 분류하기 위해 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 사용하는 PHP-ML 라이브러리 기반의 기본 기계 학습 코드입니다.
<?php require_once 'vendor/autoload.php'; use PhpmlClassificationSVC; use PhpmlDatasetDemoIrisDataset; use PhpmlMetricAccuracy; use PhpmlSplitRandomSplit; $dataset = new IrisDataset(); $randomSplit = new RandomSplit($dataset, 0.3); $classifier = new SVC(); $classifier->train($randomSplit->getTrainSamples(), $randomSplit->getTrainLabels()); $predicted = $classifier->predict($randomSplit->getTestSamples()); $accuracy = Accuracy::score($randomSplit->getTestLabels(), $predicted); echo "Accuracy: $accuracy ";
이 코드는 데이터 세트를 무작위로 변환합니다. 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어집니다. 이후 SVC를 사용하여 SVM 분류기를 훈련한 다음 테스트 세트에 대해 예측을 수행합니다. 마지막으로 Accuracy::score 메서드를 사용하여 예측 정확도를 측정합니다.
결론
이번 글에서는 기계학습과 자연어 처리에 PHP를 활용하는 방법을 소개했습니다. 우리는 데이터 준비 및 정리, 기계 학습 알고리즘, 자연어 처리에 대한 몇 가지 기본 개념을 논의했습니다. 또한 PHP-ML 라이브러리를 사용한 기계 학습 예제도 제공합니다. 이 기사가 PHP 기계 학습 및 자연어 처리를 빠르게 시작하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 기계 학습 및 자연어 이해를 위해 PHP를 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!