Cara menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan

Cara menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan

Dengan perkembangan pesat kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, semakin ramai pengaturcara mula meneroka cara menggunakannya untuk menambah baik aplikasi mereka. PHP ialah bahasa skrip bahagian pelayan yang digunakan secara meluas yang boleh disepadukan dengan pembelajaran mesin dan teknologi kecerdasan buatan untuk menyediakan aplikasi yang lebih pintar dan responsif.

Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk membangunkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Kami akan merangkumi aspek berikut: memasang perpustakaan dan rangka kerja yang diperlukan, penyediaan dan pembersihan data, latihan dan penilaian model, dan cara menggunakan model terlatih untuk ramalan.

1. Pasang perpustakaan dan rangka kerja yang diperlukan

Pertama, kita perlu memasang beberapa perpustakaan dan rangka kerja penting untuk menyokong pembelajaran mesin dan pembangunan kecerdasan buatan dalam PHP. Pada masa ini, terdapat beberapa perpustakaan dan rangka kerja yang tersedia untuk tujuan ini, seperti Tensorflow PHP, Keras PHP, PHP-ML, dll. Anda boleh memilih salah satu daripadanya untuk dipasang mengikut keperluan anda.

Sebagai contoh, jika anda ingin menggunakan Tensorflow sebagai rangka kerja pembelajaran mesin utama, anda boleh menggunakan Composer untuk memasang Tensorflow PHP Berikut adalah langkah pemasangan:

composer require tensorflow/tensorflow

2. Penyediaan dan pembersihan data

Sebelum mula melatih. model, kami perlu menyediakan dan membersihkan data kami. Penyediaan dan pembersihan data ialah langkah yang amat diperlukan dalam mana-mana projek pembelajaran mesin, yang merangkumi pengumpulan data, prapemprosesan data, kejuruteraan ciri dan pembahagian set data.

Berikut ialah contoh mudah yang menunjukkan cara menggunakan PHP untuk penyediaan dan pembersihan data:

<?php
// 从文件中读取数据
$data = file_get_contents('data.csv');

// 数据预处理
$data = str_replace(',', '，', $data);
$data = trim($data);

// 特征工程
$features = explode('，', $data);

// 数据集划分
$trainingData = array_slice($features, 0, 80);
$testingData = array_slice($features, 80);
?>

3. Latihan dan penilaian model

Selepas menyediakan data, kita boleh mula melatih model. Melatih model ialah proses berulang, kita perlu memilih algoritma dan parameter yang sesuai, dan kemudian menggunakan data latihan agar sesuai dengan model kita.

Berikut ialah contoh latihan model regresi linear menggunakan perpustakaan PHP-ML:

<?php
require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlRegressionLeastSquares;

// 创建一个线性回归模型
$regression = new LeastSquares();

// 将数据加载到模型中
$regression->train($trainingData, $trainingLabels);

// 利用测试数据评估模型
$predictions = $regression->predict($testingData);
?>

4 Guna model terlatih untuk ramalan

Selepas latihan dan penilaian model selesai, kita boleh menggunakan model terlatih untuk latihan sebenar. dalam tugas ramalan. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan model terlatih untuk meramalkan label atau klasifikasi titik data baharu.

Berikut ialah contoh penggunaan perpustakaan PHP-ML untuk ramalan model pokok keputusan:

<?php
require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationDecisionTree;

// 创建一个决策树分类器
$classifier = new DecisionTree();

// 将数据加载到模型中
$classifier->train($trainingData, $trainingLabels);

// 使用模型进行预测
$prediction = $classifier->predict([$newDataPoint]);
?>

5. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin dan pembangunan kecerdasan buatan. Kami membincangkan pemasangan perpustakaan dan rangka kerja yang diperlukan, penyediaan dan pembersihan data, latihan dan penilaian model, dan cara menggunakan model terlatih untuk ramalan. Mudah-mudahan, melalui contoh ini, anda akan dapat memanfaatkan PHP dengan lebih baik untuk membangunkan aplikasi pintar dan responsif. Pada masa yang sama, bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan sentiasa berkembang dan berkembang, jadi anda mungkin perlu terus belajar dan mengemas kini pengetahuan anda untuk mengikuti aliran dan teknologi terkini.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!