Cara menggunakan perkhidmatan mikro PHP untuk melaksanakan pembelajaran mesin teragih dan pengesyoran pintar

Cara menggunakan perkhidmatan mikro PHP untuk melaksanakan pembelajaran mesin teragih dan pengesyoran pintar

Ikhtisar:
Dengan perkembangan pesat Internet, pertumbuhan pesat volum data menjadikan algoritma pembelajaran mesin tradisional tidak dapat memenuhi keperluan analisis data besar dan cadangan pintar. Untuk menangani cabaran ini, pembelajaran mesin yang diedarkan dan teknologi pengesyoran pintar telah muncul. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan perkhidmatan mikro PHP untuk melaksanakan pembelajaran mesin teragih dan pengesyoran pintar, serta menyediakan contoh kod yang berkaitan.

1. Reka bentuk seni bina sistem
   Apabila mereka bentuk pembelajaran mesin teragih dan sistem pengesyoran pintar, aspek berikut perlu dipertimbangkan:
2. Storan data: Gunakan sistem storan teragih (seperti Hadoop, Cassandra, dsb.) untuk menyimpan data yang besar.
3. Prapemprosesan data: Gunakan rangka kerja pengkomputeran teragih (seperti Spark) untuk pramemproses data, seperti pembersihan data, pengekstrakan ciri, dsb.
4. Latihan model: Gunakan algoritma pembelajaran mesin teragih (seperti TensorFlow, XGBoost, dll.) untuk melatih data praproses dan menjana model.
5. Inferens model: Gunakan rangka kerja pengkomputeran yang diedarkan untuk menggunakan model ke berbilang pelayan untuk mencapai pengesyoran pintar.
6. Gunakan perkhidmatan mikro PHP untuk melaksanakan pembelajaran mesin teragih dan pengesyoran pintar
   Memandangkan bahasa PHP digunakan secara meluas dalam pembangunan web, menggunakan perkhidmatan mikro PHP untuk melaksanakan pembelajaran mesin teragih dan pengesyoran pintar mempunyai fleksibiliti dan skalabiliti yang tinggi.

2.1 Penyimpanan Data
Dalam perkhidmatan mikro PHP, pangkalan data NoSQL (seperti MongoDB) boleh digunakan sebagai sistem storan teragih untuk menyimpan data besar-besaran. Berikut ialah contoh kod untuk menggunakan MongoDB untuk menyimpan data:

<?php

// 连接MongoDB
$mongo = new MongoDBClient("mongodb://localhost:27017");

// 选择数据库
$db = $mongo->mydb;

// 选择集合
$collection = $db->mycollection;

// 插入数据
$data = array("name" => "John", "age" => 25);
$collection->insertOne($data);

// 查询数据
$result = $collection->findOne(array("name" => "John"));
print_r($result);

?>

2.2 Prapemprosesan data
Prapemprosesan data ialah langkah yang sangat kritikal dalam pembelajaran mesin, yang boleh dicapai menggunakan gabungan perkhidmatan mikro PHP dan rangka kerja pengkomputeran teragih (seperti Apache Spark ). Berikut ialah kod sampel untuk prapemprosesan data menggunakan Spark:

<?php

// 创建SparkSession
$spark = SparkSparkSession::builder()
    ->appName("Data Preprocessing")
    ->getOrCreate();

// 读取数据
$data = $spark->read()->format("csv")
    ->option("header", "true")
    ->load("data.csv");

// 数据清洗
$data = $data->filter($data["age"] > 18);

// 特征提取
$vectorAssembler = new SparkFeatureVectorAssembler();
$vectorAssembler->setInputCols(["age"])
    ->setOutputCol("features");
$data = $vectorAssembler->transform($data);

// 打印数据
$data->show();

?>

2.3 Latihan model
Latihan model ialah bahagian teras pembelajaran mesin teragih, yang boleh digabungkan dengan perkhidmatan mikro PHP dan rangka kerja pembelajaran mesin teragih (seperti TensorFlow, XGBoost, dsb. .) untuk mencapai. Berikut ialah kod contoh untuk latihan model menggunakan TensorFlow:

<?php

// 加载TensorFlow库
require_once "tensorflow.php";

// 创建TensorFlow会话
$session = new TensorFlowSession();

// 定义模型
$input = new TensorFlowTensor(TensorFlowDataType::FLOAT, [2, 2]);
$const = TensorFlowMath::add($input, TensorFlowMath::scalar(TensorFlowDataType::FLOAT, 2.0));
$output = $session->run([$const], [$input->initWithValue([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])]);

// 打印结果
print_r($output);

?>

2.4 Inferens Model
Inferens model ialah bahagian teras pengesyoran pintar Anda boleh menggunakan perkhidmatan mikro PHP dan rangka kerja pengkomputeran teragih untuk menggunakan model dan mengembalikan hasil pengesyoran kepada pelanggan. . Berikut ialah kod sampel untuk inferens model menggunakan perkhidmatan mikro PHP:

<?php

// 加载模型
$model = new MyModel();

// 接收客户端请求
$input = $_POST["input"];

// 调用模型推断
$output = $model->predict($input);

// 返回推荐结果给客户端
echo $output;

?>

Ringkasan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan perkhidmatan mikro PHP untuk melaksanakan pembelajaran mesin teragih dan pengesyoran pintar. Dengan menggabungkan sistem storan teragih, rangka kerja pengkomputeran teragih dan algoritma pembelajaran mesin teragih, data besar boleh diproses dengan berkesan dan pengesyoran pintar boleh dicapai. Melalui demonstrasi kod sampel, pembaca boleh lebih memahami dan mempraktikkan teknologi berkaitan, dan meneroka prospek aplikasi PHP dalam bidang data besar.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan perkhidmatan mikro PHP untuk melaksanakan pembelajaran mesin teragih dan pengesyoran pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!