PHP를 활용한 인공지능 재무분석 시스템 구축

정보기술의 급속한 발전과 함께 인공지능 기술은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 특히 금융 분야에서 인공지능 기술은 기업이 보다 정확하고 효율적이며 지능적인 재무 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. PHP는 웹 애플리케이션을 빠르게 구축하는 데 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 이 기사에서는 PHP 언어를 사용하여 기업의 재무 결정을 지원하는 간단하고 효과적인 인공 지능 재무 분석 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다.

1. 데이터 준비

인공지능 재무 분석 시스템에는 분석과 예측을 위한 데이터 세트가 필요합니다. 데이터 세트에는 다음 정보가 포함되어야 합니다.

• 손익계산서, 현금흐름표, 대차대조표 등 회사의 재무제표
• 업계 평균과 같이 회사가 운영되는 업계 관련 데이터 수익성, 시장 점유율 등
• 인플레이션율, 이자율 등 회사의 거시경제 환경 데이터

위 데이터는 독립 수집, 공개 데이터 소스, 업계 보고서 등 다양한 채널을 통해 얻을 수 있습니다.

2. 데이터 정리 및 전처리

데이터를 얻은 후에는 데이터를 정리하고 전처리해야 합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 중복 데이터 및 누락된 데이터 제거
• 후속 분석을 용이하게 하기 위한 데이터 유형 변환 및 형식화
• 다양한 유형의 데이터 비교 및 ​​분석 처리를 용이하게 하기 위한 데이터 정규화 및 표준화.

3. Feature Engineering

Feature Engineering은 모델을 구축하고 예측하는 데 사용할 수 있도록 원시 데이터를 처리, 변환 및 결합하는 것을 말합니다. 인공지능 재무 분석 시스템에서 특성 엔지니어링의 목표는 모델링 및 예측을 위해 원시 데이터에서 특성 변수를 추출하는 것입니다.

일부 특성 엔지니어링 기법은 다음과 같습니다.

• 특성 선택: 추출된 특성을 필터링하고 중복되고 관련 없는 특성을 제거하여 모델의 정확성과 해석성을 향상시킵니다.
• 특성 스케일링: 디지털 특성 스케일링을 수행하여 특성을 보장합니다.
• 기능 조합: 다양한 기능을 결합하여 예측 정확도를 높입니다.

4. 모델 구축

기능 엔지니어링이 완료되면 모델 구축을 시작할 수 있습니다. 인공지능 재무 분석 시스템은 의사결정 트리, 신경망, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀 등 다양한 예측 및 분류 모델을 사용할 수 있습니다.

이 기사에서는 로지스틱 회귀 모델을 예로 들어 PHP에서 구현하는 방법을 소개합니다.

로지스틱 회귀는 고전적인 분류 알고리즘이며 이진 분류 문제에 널리 사용되었습니다. 기본 원리는 선형 예측값을 분류 결과의 확률로 시그모이드 함수를 통해 [0,1] 구간에 매핑하는 것입니다. 로지스틱 회귀 분석에서는 매개변수 추정을 위해 최대 우도 추정 또는 정규화 방법을 사용할 수 있습니다.

PHP에서는 Apache OTTM(오픈 소스 텍스트 마이닝 및 기계 학습) 프레임워크를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 구현할 수 있습니다. OTTM에는 텍스트 마이닝, 기계 학습, 데이터 분석과 같은 기능을 구현할 수 있는 여러 PHP 클래스 라이브러리가 포함되어 있습니다. 그중 PHP-ML 클래스 라이브러리는 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 신경망 등을 포함한 많은 고전적인 분류 및 회귀 알고리즘을 제공합니다.

PHP-ML에서는 다음 코드를 사용하여 로지스틱 회귀 모델의 훈련 및 예측을 구현할 수 있습니다.

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

use PhpmlClassificationLogisticRegression;
use PhpmlDatasetDemoIrisDataset;

//加载数据集
$dataset = new IrisDataset();
$classNames = array_unique($dataset->getTargets());

//建立模型
$classifier = new LogisticRegression();
$classifier->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

//预测结果
$predicted = $classifier->predict([[7.2, 3.6, 5.1, 2.5]]);
echo 'Predicted class: '.$classNames[$predicted[0]].'
';

이 코드는 PHP-ML을 사용하여 붓꽃 ​​데이터 세트를 로드하고 로지스틱 회귀 모델을 훈련한 후 다음을 사용합니다. 일련의 데이터 분류 결과를 예측하는 모델입니다.

5. 모델 평가 및 최적화

모델이 설정된 후에는 예측 정확도와 일반화 성능을 향상시키기 위해 모델을 평가하고 최적화해야 합니다. 로지스틱 회귀 모델의 일부 평가 지표로는 정밀도, 재현율, F1 값, AUC 값 등이 있습니다.

모델 최적화 방법에는 모델 하이퍼파라미터 조정, 데이터 볼륨 및 기능 증가, 데이터 정리 및 전처리 프로세스 최적화 등이 포함됩니다.

6. 웹 애플리케이션 구축

모델 교육 및 평가를 완료한 후 모델을 웹 애플리케이션에 적용하여 회사의 재무 분석 및 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

PHP에서는 Laravel, CodeIgniter 등 다양한 웹 프레임워크를 사용하여 인공지능 재무 분석 시스템의 프런트엔드와 백엔드를 구축할 수 있습니다. 프런트엔드 인터페이스는 직관적이고 친숙하며 운영하기 쉬워야 하며, 백엔드 비즈니스 로직은 명확하고 안전하며 가용성이 높아야 합니다.

인공지능 재무 분석 모듈을 웹 애플리케이션과 통합하면 재무 데이터의 분석, 예측 및 시각적 표시가 실현될 수 있습니다. 과거 데이터와 미래 동향 분석을 통해 기업은 재무 예측과 계획을 보다 정확하게 수행하여 의사결정 능력과 시장 경쟁력을 높일 수 있습니다.

결론

금융 분야에 인공지능 기술을 적용하면 기업은 보다 지능적이고 정확한 재무 결정을 내릴 수 있습니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 PHP는 웹 애플리케이션을 신속하게 구축하고 PHP-ML과 같은 라이브러리를 사용하여 기계 학습 및 인공 지능 기능을 신속하게 구현할 수 있습니다. 본 글에 설명된 단계와 방법을 통해 기업은 간단하고 효과적인 인공지능 재무 분석 시스템을 쉽게 구축하여 기업의 발전과 성장을 촉진할 수 있습니다.

위 내용은 PHP를 활용한 인공지능 재무분석 시스템 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!