Bagaimana untuk melaksanakan aplikasi AI dalam PHP7.0?

Dengan perkembangan pesat kecerdasan buatan, semakin ramai pembangun telah mula menyelidik dan membangunkan aplikasi AI. Sebagai bahasa yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web, PHP juga mempunyai alatan dan rangka kerja sendiri yang berkaitan dengan pembangunan aplikasi AI. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan aplikasi AI berdasarkan pembelajaran mesin dalam PHP7.0.

Langkah pertama: Pilih perpustakaan pembelajaran mesin yang sesuai

Pembelajaran mesin ialah salah satu aplikasi paling arus perdana dalam pembangunan teknologi AI semasa. Dalam PHP7.0, kami boleh memilih untuk menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka seperti scikit-learn atau php-ml untuk melaksanakan aplikasi kami.

scikit-learn ialah perpustakaan pembelajaran mesin berdasarkan bahasa Python, yang menyediakan satu siri klasifikasi, regresi, pengelompokan, pengurangan dimensi dan pelaksanaan algoritma lain yang biasa digunakan. php-ml ialah perpustakaan pembelajaran mesin ringan dalam bahasa PHP, menyediakan pelbagai fungsi seperti pengelasan, pengelompokan, regresi, pengurangan dimensi dan pengekstrakan ciri.

Memilih perpustakaan pembelajaran mesin yang sesuai adalah sangat penting untuk pembangunan aplikasi AI kami, dan ia perlu dipilih berdasarkan senario dan keperluan aplikasi tertentu.

Langkah 2: Bina model

Selepas memilih perpustakaan pembelajaran mesin, kita perlu membina model pembelajaran mesin untuk melatih dan meramal data. Mengambil php-ml sebagai contoh, mari kita lihat cara membina model klasifikasi mudah.

Proses asas menggunakan php-ml untuk membina model klasifikasi adalah seperti berikut:

1. Sediakan data - dapatkan data yang perlu digunakan untuk latihan dan ramalan, biasanya a ciri dan label set data yang sepadan.
2. Pisah set data - bahagikan set data secara rawak kepada set latihan dan set ujian.
3. Data latihan - Gunakan algoritma pembelajaran mesin yang ditentukan untuk melatih set latihan untuk menjana model.
4. Data Ramal - Gunakan model untuk membuat ramalan pada data dalam set ujian.

Mari kita lihat contoh binaan model klasifikasi php-ml yang mudah:

//Import PHP-ML library
memerlukan DIR ' /vendor /autoload.php';

gunakan PhpmlClassificationKNearestNeighbors;

//Bina pengelas KNN
$classifier = new KNearestNeighbors();

//Sediakan Data
$dataset = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2, 'setosa'],
[4.9, 3.0, 1.4, 0.2, 'setosa'],
[7.0, 3.2, 4.7, 1.4 , 'versicolor '],
[6.4, 3.2, 4.5, 1.5, 'versicolor'],
[6.3, 3.3, 6.0, 2.5, 'virginica'],
[5.8, 2.7, 5.1, 1.9, ' virginica']];

//Pisah set data
$randomSplit = PhpmlCrossValidationRandomSplit baharu($dataset, 0.8);

//Data latihan
$pengkelas- > train($randomSplit->getTrainSamples(), $randomSplit->getTrainLabels());

//Data ramalan
$predicted = $classifier->predict($randomSplit-> ;getTestSamples ());

//Nilai prestasi model
$accuracy = new PhpmlAccuracyAccuracy();
gema "Ketepatan: " . $accuracy->score($randomSplit->getTestLabels () , $predicted);

Dalam contoh di atas, kami menggunakan algoritma jiran terdekat K untuk membina pengelas melalui langkah-langkah menyediakan data, membahagikan set data, melatih data dan meramalkan data, kami akhirnya mendapat kadar ramalan yang tepat sebagai indeks penilaian prestasi model.

Langkah 3: Gunakan aplikasi

Selepas melengkapkan pembinaan model, kami perlu menggunakan model itu ke aplikasi AI kami. Dalam PHP, kita boleh memilih untuk menggunakan rangka kerja web (seperti Laravel, Symfony, dll.) untuk membangunkan aplikasi kita, atau kita boleh menggunakan rangka kerja sisi pelayan berasaskan PHP (seperti Swoole, Workerman, dll.) untuk membina tinggi. -perkhidmatan rangkaian prestasi.

Apabila menggunakan aplikasi, kami juga perlu menggunakan perpustakaan klien Redis seperti Predis untuk menguruskan kegigihan dan penyimpanan model bagi memastikan model itu boleh terus berjalan dalam aplikasi dan menyediakan perkhidmatan yang stabil.

Kesimpulan

Di atas adalah proses melaksanakan pembangunan aplikasi AI berdasarkan pembelajaran mesin dalam PHP7.0. Sudah tentu, ini hanyalah contoh mudah, dan aplikasi sebenar perlu dioptimumkan dan dipertingkatkan berdasarkan senario dan keperluan perniagaan tertentu. Saya harap artikel ini dapat membantu anda, dan anda dialu-alukan untuk meninggalkan komen atau berkongsi pengalaman dan idea anda.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan aplikasi AI dalam PHP7.0?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!