人工智慧時代的 PHP：不要在您的下一個智慧專案中忽視這個 Web 引擎

此後，PHP 很可能成為人工智慧革命的無名英雄。雖然 Python 獲得了廣泛的關注，但 PHP 的各種優勢使其對許多人工智慧驅動的 Web 應用程式具有吸引力。但讓我澄清一下：這並不是要宣稱 PHP 是人工智慧的「最佳」。這是一個提醒，尤其是對軟體工程師：根據每個專案的優點進行比較和對比選擇，當 PHP 涉及挖掘其在 AI 領域的潛力時，不要忽視它。

為什麼選擇 PHP 和人工智慧？實用的視角

這才是真正的交易。這就是為什麼您應該將人工智慧直接整合到當前的 PHP 堆疊中。由於以下原因，它可能會變得巨大。

利用您現有的專業知識：如果您的團隊已經精通 PHP，添加 AI 功能並不意味著您需要從頭開始。您可以利用目前的經驗和程式碼庫來節省時間和資源。

無縫整合：PHP 是 Web 開發的核心；因此，它將輕鬆地與您的 Web 伺服器、資料庫和前端技術整合。這使得創建統一的端到端人工智慧解決方案變得更加容易。

效能和可擴展性：雖然 Python 是一種卓越的研究語言，可以提供出色的原型設計，但 PHP 卻更適合生產環境，尤其是在關注效能和可擴展性的情況下。 PHP 成熟的生態系統提供了可用於高流量 Web 應用程式的工具和函式庫。

案例研究：生產中由 PHP 驅動的 AI

考慮一個擁有數百萬用戶或產品的大型電子商務網站。假設該公司想要實施產品推薦系統來提高銷售量。這就是他們選擇 PHP 而不是 Python 的原因：

現有基礎設施：網站已經用 PHP 編寫，開發團隊對該語言的了解很深，因此需要昂貴且耗時的 Python 移植。
效能需求：推薦引擎要即時擴展大量數據。 PHP 與最佳化的演算法和快取策略相結合，可以大規模調整以獲得所需的效能。
與其他系統整合：推薦引擎應該無縫地實現到現有的網站系統中，包括基於PHP的目錄、購物車和使用者設定檔。使用基於 PHP 的解決方案，這要容易得多。

團隊使用 Rubix ML 函式庫訓練了一個機器學習模型，然後該模型被動分析使用者行為和產品數據，以提出個人化的產品推薦，並包含在 PHP 程式碼庫中。長話短說－結果是銷售額和客戶參與度大幅增加。

為工作選擇正確的工具

這個案例研究證明了一件非常重要的事情：開發人工智慧時沒有單一的答案。儘管Python在研究和數據科學方面擁有極高的支持，但只有現在有了PHP，才有可能證明它確實是AI整合到Web應用程式中同樣強大的選擇。

為您的 AI 專案選擇語言時請考慮以下因素：

• 繼承您團隊的程式碼和能力－在您已有的基礎上進行建置。 效能和可擴展性－選擇一種能夠承擔您的工作負載的語言。 系統整合—您的人工智慧零件應該與應用程式的其他部分無縫通訊。 輕鬆部署和維護－考慮長期成本和複雜性。

您的 PHP AI 之旅從這裡開始

現在，每個軟體工程師都有責任為每項工作採用最好的工具。使用 PHP 來試驗和研究 AI 的可能性並沒有錯。畢竟，你永遠不知道自己會取得什麼成就。

讓我們繼續對話吧！

我期待收到您對此的回饋。您是否嘗試過使用 PHP 進行 AI 專案？您有哪些經驗和見解？在下面的評論中分享您的故事或透過 kareem_khaled@t-horizo​​ns.com 與我聯繫。讓我們與 PHP 和 AI 一起建立更光明、更聰明的未來！

以上是人工智慧時代的 PHP：不要在您的下一個智慧專案中忽視這個 Web 引擎的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！