PHP 머신러닝 초보자를 위한 가이드

인터넷과 인공지능의 급속한 발전으로 머신러닝이 화두 중 하나가 되었습니다. 컴퓨터 과학 및 인공 지능의 중요한 분야인 머신 러닝은 데이터를 탐색하고 분석할 수 있는 많은 흥미로운 방법과 도구를 제공합니다. 이 분야에는 다양한 프로그래밍 언어와 도구가 있으며, 그 중 PHP는 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 이 글에서는 PHP의 머신러닝을 소개하고 시작하기 위한 몇 가지 지침을 제공합니다.

1. 머신러닝이란 무엇인가요?

머신러닝은 컴퓨터가 자동으로 패턴을 학습하고 데이터의 결과를 예측할 수 있도록 하는 인공지능의 응용 분야입니다. 머신러닝은 데이터에서 유용한 정보를 발견하고 이를 활용하여 올바른 결정을 내리는 것을 목표로 합니다. 그 중 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습이 머신러닝의 세 가지 주요 유형입니다.

2. PHP의 기계 학습 라이브러리

PHP에는 여러 기계 학습 라이브러리를 사용할 수 있으며 그 중 가장 널리 사용되는 것은 PHP-ML 라이브러리입니다. PHP-ML은 분류, 클러스터링, 회귀, 차원 축소 등 일반적으로 사용되는 많은 기계 학습 알고리즘을 제공하는 PHP 기반 기계 학습 라이브러리입니다. 또한 PHP-ML의 API는 사용하기 쉽고 코드도 이해하기 쉽습니다.

3. PHP에서 기계 학습 사용

PHP에서 기계 학습을 사용하는 첫 번째 단계는 적합한 기계 학습 라이브러리를 선택하는 것입니다. PHP-ML을 선택하는 경우 시스템에 설치해야 합니다. 명령줄에서 다음 명령을 사용하여 PHP-ML을 설치할 수 있습니다.

composer require php-ai/php-ml

설치가 완료되면 PHP 코드에 PHP-ML 라이브러리를 도입할 수 있습니다.

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

use PhpmlClassificationKNearestNeighbors;
用phpml库下ClassificationKNearestNeighbors， 加载到PHP脚本中

이제 PHP-ML 사용 방법을 살펴보겠습니다. 간단한 모델을 훈련하는 라이브러리입니다. 이 예에서는 K개의 가장 가까운 이웃 알고리즘을 사용하여 붓꽃 ​​데이터 세트를 분류합니다.

Dataset IES Dataset
먼저 데이터세트를 로드해야 합니다. 이 예에서는 PHP-ML 라이브러리의 Iris 데이터 세트를 사용합니다. 데이터세트를 로드하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

use PhpmlDatasetsIris;

$dataset = new Iris();

다음으로 데이터를 전처리해야 합니다. 이 예에서는 데이터를 정규화하겠습니다. 정규화를 수행하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

use PhpmlPreprocessingStandardScaler;

$scaler = new StandardScaler();
$scaler->fit($samples);
$scaler->transform($samples); 

그런 다음 데이터세트를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할해야 합니다. 이 예에서는 데이터 세트의 80%를 훈련에 사용하고 20%를 테스트에 사용합니다. 이를 위해 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

use PhpmlCrossValidationStratifiedRandomSplit;

$split = new StratifiedRandomSplit($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets(), 0.8); 

다음으로 K-최근접 이웃 분류기를 인스턴스화하고 훈련 데이터를 사용하여 훈련해야 합니다. 이를 위해 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

$classifier = new KNearestNeighbors($k = 3);
$classifier->train($split->getTrainSamples(), $split->getTrainLabels());

마지막으로 테스트 데이터를 사용하여 모델 성능을 테스트할 수 있습니다. 이를 위해 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

$predicted = $classifier->predict($split->getTestSamples());

4. 요약

기계 학습은 데이터를 탐색하고 분석하는 데 유용한 많은 도구와 기술을 제공할 수 있는 흥미롭고 실용적인 분야입니다. PHP에서 PHP-ML과 같은 기계 학습 라이브러리를 사용하면 기계 학습 모델을 쉽게 훈련하고 테스트하는 데 도움이 될 수 있습니다. PHP에서 기계 학습을 사용하려면 PHP-ML을 사용하는 것이 좋은 시작 방법입니다.

위 내용은 PHP 머신러닝 초보자를 위한 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!