PHP를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하는 방법

PHP를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하는 방법

머신러닝은 인공지능의 중요한 분야 중 하나로 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 기계 학습 모델을 구축하는 과정에서 널리 사용되는 서버 측 프로그래밍 언어인 PHP도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하는 방법과 해당 코드 예제를 소개합니다.

1. PHP 기계 학습 라이브러리 설치

기계 학습 모델 구축을 시작하기 전에 먼저 일부 PHP 기계 학습 라이브러리를 설치해야 합니다. PHP-ML은 회귀, 분류, 클러스터링 및 기타 작업에 사용할 수 있는 강력한 기계 학습 라이브러리입니다. 다음은 PHP-ML을 설치하는 단계입니다.

1. 터미널을 열고 다음 명령을 실행하여 Composer(PHP의 종속성 관리 도구)를 설치합니다.

$ curl -sS https://getcomposer.org/installer | php
$ mv composer.phar /usr/local/bin/composer

2. PHP 프로젝트 폴더 아래에 작곡가.json 파일을 생성하고 추가합니다. 내용:

{
  "require": {
    "php-ai/php-ml": "~0.8"
  }
}

3. 다음 명령을 실행하여 PHP-ML 라이브러리를 설치합니다.

$ composer install

2. 회귀 모델

회귀 모델은 종종 대상 변수의 값을 예측하는 데 사용됩니다. 다음은 PHP를 사용하여 회귀 모델을 구축하기 위한 샘플 코드입니다.

// 引入必要的类
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlRegressionSVR;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

// 训练数据
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];
$targets = [3.1, 3.6, 3.8, 4, 4.1];

// 创建回归模型
$regression = new SVR(Kernel::LINEAR);
$regression->train($samples, $targets);

// 预测新数据
$prediction = $regression->predict([[64]]);
echo "预测结果：" . $prediction;

3. 분류 모델

분류 모델은 샘플을 다양한 카테고리로 분류하는 데 종종 사용됩니다. 다음은 PHP를 사용하여 분류 모델을 구축하기 위한 샘플 코드입니다.

// 引入必要的类
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

// 训练数据
$samples = [[150, 50], [160, 60], [170, 70], [180, 80]];
$targets = ['男', '女', '男', '女'];

// 创建分类模型
$classifier = new SVC(Kernel::RBF, 1000);
$classifier->train($samples, $targets);

// 预测新数据
$prediction = $classifier->predict([[190, 90]]);
echo "预测结果：" . $prediction;

4. 클러스터링 모델

클러스터링 모델은 샘플을 여러 클러스터로 나누는 데 자주 사용됩니다. 다음은 PHP를 사용하여 클러스터링 모델을 구축하기 위한 샘플 코드입니다.

// 引入必要的类
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClusteringKMeans;

// 训练数据
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];

// 创建聚类模型
$clustering = new KMeans(3);
$clustering->train($samples);

// 预测新数据
$prediction = $clustering->predict([[64]]);
echo "预测结果：" . $prediction;

위의 샘플 코드를 통해 PHP를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하는 과정이 비교적 간단하다는 것을 알 수 있습니다. 물론, PHP-ML 라이브러리 외에도 PhpInsights, php-ml-examples 등과 같이 PHP와 함께 사용할 수 있는 다른 PHP 확장 라이브러리도 있습니다. 독자는 자신의 필요에 따라 적절한 라이브러리를 선택할 수 있습니다. 필요합니다.

요약:

이 문서에서는 PHP를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 이러한 예제를 통해 독자는 PHP에서 회귀 모델, 분류 모델 및 클러스터링 모델을 사용하는 방법을 배울 수 있습니다. 이 기사가 PHP를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하는 독자들에게 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 PHP를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!