Amalan terbaik untuk menggunakan pembelajaran mesin dalam PHP

Dengan pembangunan Internet dan kecerdasan buatan, permintaan untuk pembelajaran mesin terus meningkat, dan bahasa PHP, sebagai salah satu bahasa utama untuk pembangunan aplikasi rangkaian, juga memainkan peranan yang tidak boleh digantikan dalam aplikasi pembelajaran mesin. Walau bagaimanapun, sebagai bahasa skrip, PHP mempunyai prestasi yang agak lemah, dan operasi pembelajaran mesin memerlukan banyak pengiraan dan pemprosesan data Oleh itu, apabila menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin, anda perlu mengikuti beberapa amalan terbaik untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

1 Pilih perpustakaan pembelajaran mesin yang sesuai

PHP sendiri tidak menyediakan perpustakaan pembelajaran mesin yang baik, jadi anda perlu memilih perpustakaan yang sesuai untuk projek anda. Secara umumnya, scikit-learn, TensorFlow, Keras, dsb. biasanya digunakan. scikit-learn ialah perpustakaan pembelajaran mesin yang agak ringkas yang menyediakan model pembelajaran mesin biasa dan kaedah pemprosesan data. TensorFlow dan Keras ialah perpustakaan pembelajaran mendalam yang sesuai untuk memproses set data berskala besar dan kompleks. Memilih perpustakaan pembelajaran mesin yang betul boleh meningkatkan prestasi dan ketepatan.

2. Gunakan format data yang sesuai

Pembelajaran mesin memerlukan sejumlah besar data, jadi apabila menggunakan pembelajaran mesin dalam PHP, anda harus mempertimbangkan untuk menggunakan format data yang sesuai. Contohnya, apabila menggunakan scikit-learn, anda boleh menggunakan tatasusunan numpy atau format bingkai data panda untuk menyimpan data. Apabila menggunakan TensorFlow dan Keras, anda boleh menggunakan jenis Tensor TensorFlow untuk mewakili data. Menggunakan format data yang sesuai boleh memudahkan pemprosesan dan manipulasi data serta meningkatkan prestasi.

3. Prapemprosesan data

Apabila menggunakan pembelajaran mesin, kualiti data mempunyai kesan yang besar pada hasil. Oleh itu, apabila menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin, prapemprosesan data diperlukan. Prapemprosesan data termasuk pengisian nilai yang tiada, penyeragaman data, pengurangan dimensi data dan operasi lain. Prapemprosesan data boleh mengurangkan hingar dan outlier serta meningkatkan ketepatan model.

4. Pemilihan ciri

Pemilihan ciri ialah bahagian yang sangat penting dalam pembelajaran mesin. Apabila melakukan pemilihan ciri dalam PHP, anda boleh menggunakan kaedah pemilihan ciri yang disediakan oleh scikit-learn, seperti ujian khi kuasa dua, perolehan maklumat, dsb. Pemilihan ciri boleh mengurangkan dimensi ciri dan meningkatkan ketepatan dan prestasi model.

5. Pengesahan silang

Pengesahan silang ialah kaedah untuk menilai prestasi model pembelajaran mesin. Apabila menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin, anda harus menggunakan pengesahan silang untuk menilai ketepatan model anda. Kaedah pengesahan silang yang biasa digunakan termasuk pengesahan silang lipatan K dan pengesahan silang biarkan satu keluar. Menggunakan pengesahan silang boleh mengurangkan pemasangan lampau dan kekurangan serta meningkatkan keteguhan model.

6. Latihan model dan penilaian prestasi

Apabila melaksanakan pembelajaran mesin dalam PHP, algoritma yang sesuai harus dipilih untuk melatih model berdasarkan jumlah data dan kerumitan model. Selepas latihan model selesai, prestasi model perlu dinilai. Penunjuk penilaian prestasi yang biasa digunakan termasuk ketepatan, ingat semula, nilai F1, dsb. Pemilihan penunjuk penilaian yang munasabah boleh menilai prestasi model dengan lebih baik.

7. Pengoptimuman model dan pelarasan parameter

Pengoptimuman model dan pelarasan parameter ialah bahagian yang sangat penting dalam pembelajaran mesin. Apabila menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin, anda perlu terus mengoptimumkan dan melaraskan parameter untuk set data dan model tertentu. Kaedah pengoptimuman model yang biasa digunakan termasuk regularisasi, penapisan hingar, pengecilan berat badan, dsb. Untuk model yang kompleks, kaedah seperti carian grid dan carian rawak boleh digunakan untuk melaraskan parameter.

Ringkasan

Menggunakan pembelajaran mesin dalam PHP memerlukan beberapa amalan terbaik, termasuk memilih perpustakaan pembelajaran mesin yang sesuai, menggunakan format data yang sesuai, prapemprosesan data, pemilihan ciri, pengesahan silang, Latihan model dan penilaian prestasi, pengoptimuman model dan pelarasan parameter, dsb. Amalan ini boleh membantu kami meningkatkan ketepatan dan prestasi model serta mengaplikasikannya dengan lebih baik dalam amalan.

Atas ialah kandungan terperinci Amalan terbaik untuk menggunakan pembelajaran mesin dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!