PHP7.0에서 AI 애플리케이션을 구현하는 방법은 무엇입니까?

인공지능의 급속한 발전과 함께 점점 더 많은 개발자들이 AI 애플리케이션을 연구하고 개발하기 시작했습니다. 웹 개발에 널리 사용되는 언어인 PHP에는 AI 애플리케이션 개발과 관련된 자체 도구와 프레임워크도 있습니다. 이번 글에서는 PHP7.0에서 머신러닝을 기반으로 AI 애플리케이션을 구현하는 방법을 소개하겠습니다.

1단계: 적합한 기계 학습 라이브러리 선택

기계 학습은 현재 AI 기술 개발에서 가장 주류를 이루는 응용 프로그램 중 하나입니다. PHP7.0에서는 scikit-learn 또는 php-ml과 같은 오픈 소스 기계 학습 라이브러리를 사용하여 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

scikit-learn은 일반적으로 사용되는 일련의 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소 및 기타 알고리즘 구현을 제공하는 Python 언어 기반의 기계 학습 라이브러리입니다. php-ml은 분류, 클러스터링, 회귀, 차원 축소, 특징 추출과 같은 다양한 기능을 제공하는 PHP 언어의 경량 기계 학습 라이브러리입니다.

적절한 기계 학습 라이브러리를 선택하는 것은 AI 애플리케이션 개발에 매우 ​​중요하며 특정 애플리케이션 시나리오와 요구 사항에 따라 선택해야 합니다.

2단계: 모델 구축

머신러닝 라이브러리를 선택한 후에는 데이터를 훈련하고 예측하기 위한 머신러닝 모델을 구축해야 합니다. php-ml을 예로 들어 간단한 분류 모델을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다.

php-ml을 사용하여 분류 모델을 구축하는 기본 프로세스는 다음과 같습니다.

1. 데이터 준비 - 훈련 및 예측에 사용해야 하는 데이터를 얻습니다. 일반적으로 기능과 해당 레이블로 구성된 데이터 세트입니다.
2. 데이터 세트 분할 - 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 무작위로 나눕니다.
3. Training data - 지정된 기계 학습 알고리즘을 사용하여 훈련 세트를 훈련하여 모델을 생성합니다.
4. 데이터 예측 - 모델을 사용하여 테스트 세트의 데이터를 예측합니다.

간단한 php-ml 분류 모델 구축 예를 살펴보겠습니다.

//PHP-ML 라이브러리 가져오기
require DIR '/vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationKNearestNeighbors;

/ /KNN 분류기 구축
$classifier = new KNearestNeighbors();

//데이터 준비
$dataset = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2, 'setosa'],
[4.9, 3.0, 1.4, 0.2, ' setosa'],
[7.0, 3.2, 4.7, 1.4, 'versicolor'],
[6.4, 3.2, 4.5, 1.5, 'versicolor'],
[6.3, 3.3, 6.0, 2.5, 'virginica'],
[5.8, 2.7, 5.1, 1.9, 'virginica']];

//데이터 세트 분할
$randomSplit = new PpmlCrossValidationRandomSplit($dataset, 0.8);

//교육 데이터
$classifier->train( $randomSplit->getTrainSamples(), $randomSplit->getTrainLabels());

//예측 데이터
$predicted = $classifier->predict($randomSplit->getTestSamples());

// 모델 성능 평가
$accuracy = new PhpmlAccuracyAccuracy();
echo "Accuracy: " . $accuracy->score($randomSplit->getTestLabels(), $predicted);

위 예에서는 가장 가까운 K를 사용했습니다. 이웃 알고리즘은 데이터 준비, 데이터 세트 분할, 데이터 학습 및 데이터 예측 단계를 통해 분류기를 구축하고 최종적으로 모델의 성능 평가 지표로 예측 정확도를 얻습니다.

3단계: 애플리케이션 배포

모델 구성이 완료되면 AI 애플리케이션에 모델을 배포해야 합니다. PHP에서는 웹 프레임워크(예: Laravel, Symfony 등)를 사용하여 애플리케이션을 개발하거나 PHP 기반 서버측 프레임워크(예: Swoole, Workerman 등)를 사용하여 높은 수준의 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. -고성능 네트워크 서비스.

애플리케이션을 배포할 때 모델이 애플리케이션에서 계속 실행되고 안정적으로 서비스를 제공할 수 있도록 Predis와 같은 Redis 클라이언트 라이브러리를 사용하여 모델의 지속성 및 스토리지를 관리해야 합니다.

결론

이상은 PHP7.0에서 머신러닝 기반의 AI 애플리케이션 개발을 구현하는 과정이다. 물론 이는 단순한 예일 뿐이며 실제 애플리케이션은 특정 비즈니스 시나리오 및 요구 사항에 따라 최적화되고 개선되어야 합니다. 이 글이 여러분에게 도움이 되기를 바라며, 언제든지 의견을 남기거나 여러분의 경험과 아이디어를 공유해 주시기 바랍니다.

위 내용은 PHP7.0에서 AI 애플리케이션을 구현하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!