Bagaimana untuk melakukan pembangunan pembelajaran mesin dalam PHP?

Pembelajaran mesin ialah teknologi kecerdasan buatan yang membolehkan komputer memperoleh pengetahuan dan kemahiran secara automatik daripada data. PHP ialah bahasa pengaturcaraan web yang popular, tetapi ia nampaknya bukan bahasa pilihan untuk pembelajaran mesin. Walau bagaimanapun, pembangunan pembelajaran mesin kini disokong dalam PHP melalui banyak perpustakaan dan rangka kerja. Dalam artikel ini, kita akan membincangkan cara melakukan pembangunan pembelajaran mesin dalam PHP.

Langkah pertama ialah memilih perpustakaan atau rangka kerja pembelajaran mesin PHP, terdapat banyak pilihan yang bagus untuk dipilih. Beberapa yang lebih popular termasuk Php-ml, TensorFlow PHP, PHP-ARIMA dan PHP-ML. Terdapat faktor yang perlu dipertimbangkan semasa membuat pilihan anda, seperti sama ada perpustakaan atau rangka kerja mudah digunakan, penuh dengan ciri, kualiti dokumentasi dan tahap sokongan komuniti.

Andaikan kita memilih Php-ml. Seterusnya, kita perlu memahami cara menggunakannya untuk pembangunan pembelajaran mesin. Pertama, anda perlu memasang perpustakaan Php-ml. Anda boleh memasangnya melalui arahan berikut:

composer require php-ai/php-ml

Selepas pemasangan selesai, kami perlu menggunakan algoritma pembelajaran mesin berdasarkan data sampel untuk melatih model. Biasanya, kami membahagikan data kepada set latihan dan set ujian, kemudian menggunakan set latihan untuk melatih model dan set ujian untuk menguji ketepatan model. Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan algoritma rangkaian saraf tiruan untuk melatih dan menguji model:

use PhpmlNeuralNetworkNetwork;
use PhpmlNeuralNetworkLayer;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunction;

$samples = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]];
$targets = [0, 1, 1, 0];

$network = new Network();
$network->addLayer(new Layer(2, ActivationFunction::sigmoid()));
$network->addLayer(new Layer(2, ActivationFunction::sigmoid()));
$network->addLayer(new Layer(1, ActivationFunction::sigmoid()));

$network->train($samples, $targets);

echo $network->predict([0, 0]) . "
"; // output: 0.0022550957790496
echo $network->predict([0, 1]) . "
"; // output: 0.9960694064562
echo $network->predict([1, 0]) . "
"; // output: 0.99613301891711
echo $network->predict([1, 1]) . "
"; // output: 0.0020914687547608

Kod di atas menggunakan algoritma rangkaian saraf tiruan mudah untuk melatih model yang boleh melakukan operasi XOR logik. Selepas latihan, model boleh digunakan untuk membuat ramalan.

Selain algoritma rangkaian saraf tiruan, PHP-ML juga menyokong banyak algoritma pembelajaran mesin lain, termasuk pepohon keputusan dan hutan rawak. Berikut ialah contoh penggunaan algoritma Random Forest untuk melatih dan menguji model:

use PhpmlClassificationRandomForest;
use PhpmlModelManager;

$samples = [[1, 2], [2, 3],[3, 1], [4, 3], [3, 5], [5, 4], [4, 7], [6, 4]];
$labels = ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b'];

$classifier = new RandomForest(10);
$classifier->train($samples, $labels);

$modelManager = new ModelManager();
$modelManager->saveToFile($classifier, 'model.dat');

$restoredClassifier = $modelManager->restoreFromFile('model.dat');

echo $restoredClassifier->predict([1, 1]) . "
"; // output: a
echo $restoredClassifier->predict([5, 5]) . "
"; // output: b

Kod di atas menggunakan algoritma Random Forest untuk melatih model dan kemudian menyimpan model ke fail supaya ia boleh digunakan semula nanti. Selepas model disimpan, pengelas yang sama boleh digunakan untuk membuat ramalan pada data baharu.

Apabila membangunkan pembelajaran mesin, anda mesti memberi perhatian kepada banyak isu. Contohnya, anda perlu menganalisis dan membersihkan data untuk memastikan kualiti data, melaksanakan pemilihan ciri, mengendalikan data yang hilang atau tidak tepat dan memilih parameter yang sesuai berdasarkan algoritma pembelajaran yang berbeza, dsb.

Ringkasan: Walaupun PHP bukan bahasa pilihan untuk pembangunan pembelajaran mesin, banyak perpustakaan dan rangka kerja PHP yang popular menyokong pembangunan pembelajaran mesin. Artikel ini menyediakan pembangunan menggunakan Php-ml dan beberapa algoritma pembelajaran mesin. Saya harap ia dapat memberikan beberapa rujukan dan panduan berguna kepada pembaca yang mempunyai latar belakang PHP tetapi berminat dengan teknologi pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melakukan pembangunan pembelajaran mesin dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!