Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) mit PHP

Da künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen allmählich ausgereift sind, beginnen immer mehr Unternehmen und Entwickler, der Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen Aufmerksamkeit zu schenken, in der Hoffnung, daraus einen größeren Geschäftswert zu ziehen. Kann PHP als eine in der Web- und Unternehmensanwendungsentwicklung weit verbreitete Programmiersprache Algorithmen für maschinelles Lernen implementieren? Die Antwort ist ja.

Einführung in Algorithmen für maschinelles Lernen

Bevor wir die Verwendung von PHP zur Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen vorstellen, wollen wir zunächst die Algorithmen für maschinelles Lernen verstehen. Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz und eine Disziplin, die untersucht, wie Computersysteme mithilfe von Erfahrung automatisch verbessert werden können. Einfach ausgedrückt besteht maschinelles Lernen darin, große Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten, um Muster zwischen Daten zu entdecken und so Vorgänge vorherzusagen und zu klassifizieren.

Maschinelle Lernalgorithmen werden hauptsächlich in drei Typen unterteilt: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und halbüberwachtes Lernen. Überwachtes Lernen bezieht sich auf eine Lernmethode, die die Algorithmusparameter anhand der Eingabe- und Ausgabebeispiele des Trainingssatzes kontinuierlich anpasst, sodass die Ausgabeergebnisse genau vorhergesagt werden können. Unüberwachtes Lernen bezieht sich auf die Aufteilung des Datensatzes in mehrere Cluster und die Entdeckung von Unterschieden zwischen den Daten. Assoziationen und Muster; halbüberwachtes Lernen ist eine Lernmethode zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen. Es verbessert normalerweise die Genauigkeit des Modells durch eine große Menge unbeschrifteter Daten unter einem begrenzten beschrifteten Datensatz.

PHP implementiert Algorithmen für maschinelles Lernen.

PHP ist eine Open-Source-Skriptsprache. Aufgrund ihrer leicht zu erlernenden und benutzerfreundlichen Eigenschaften wird sie häufig in Bereichen wie Webentwicklung, Entwicklung von Unternehmensanwendungen und Daten verwendet Analyse. Obwohl PHP im Bereich des maschinellen Lernens nicht so weit verbreitet ist wie die Sprachen Python und R, gibt es viele Bibliotheken und Frameworks von Drittanbietern, die PHP-Entwicklern bei der Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen helfen können.

1. PHP-ML-Bibliothek

PHP-ML ist eine PHP-basierte Bibliothek für maschinelles Lernen, die mehrere Algorithmen wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und halbüberwachtes Lernen bereitstellt, wie z. B. Entscheidungsbäume, K-Means, SVM, naiv Bayesian, neuronale Netzwerke usw. bieten auch mehrere Funktionen wie Merkmalsextraktion, Datenverarbeitung und Modellbewertung. Mithilfe der PHP-ML-Bibliothek können maschinelle Lernalgorithmen schnell und einfach implementiert werden. Das Folgende ist ein Beispielcode für einen Entscheidungsbaumklassifikator, der mithilfe der PHP-ML-Bibliothek implementiert wurde:

use PhpmlClassificationDecisionTree;
use PhpmlDatasetCsvDataset;
use PhpmlFeatureExtractionStopWordsEnglish;
use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;
use PhpmlPreprocessingNormalizerMinMaxScaler;

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

$dataset = new CsvDataset('spam.csv', 1, true);
$samples = $dataset->getSamples();
$labels = $dataset->getTargets();

$vectorizer = new PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer();
$vectorizer->fit($samples);
$vectorizer->transform($samples);

$sampler = new PhpmlSamplingStratifiedRandomSplit($labels, 0.3);

$classifier = new DecisionTree();
$classifier->train($sampler->getTrainSamples(), $sampler->getTrainLabels());

$predictedLabels = $classifier->predict($sampler->getTestSamples());

Im obigen Beispiel verwenden wir CsvDataset, um Daten zu extrahieren aus einer CSV-Datei Lesen Sie den Datensatz, konvertieren Sie den Text mithilfe von Merkmalsextraktions- und Transformationsmethoden in Vektoren, verwenden Sie dann DecisionTree für das Modelltraining und die Vorhersage und geben Sie schließlich die vorhergesagte Bezeichnung aus.

2. PHPSandbox

PHPSandbox ist eine PHP-Sandbox. Aus Sicherheitsgründen sind einige PHP-Funktionen möglicherweise deaktiviert, was für einige Anwendungen nicht geeignet ist, Sie können jedoch auch die darin enthaltenen Funktionen für maschinelles Lernen verwenden. PHPSandbox bietet außerdem ein programmierbares Modell und zwei verfügbare PHP-Erweiterungs-Plug-Ins, SIG_ALARM (sicher) und SYSCALL (aufrufbar). Das Folgende ist ein Beispielcode, der PHPSandbox verwendet, um einen Algorithmus für maschinelles Lernen zu implementieren:

require_once __DIR__.'/vendor/autoload.php';

$sandbox = new PHPSandboxPHPSandbox;
$sandbox->setOptions(array(
    'disable_functions' => array(),
));

$train_data = array(array(1.0, 1.0), array(-1.0, -1.0), array(1.0, -1.0), array(-1.0, 1.0));
$train_label = array(1, -1, -1, 1);
$svm = $sandbox->svm_train($train_data, $train_label);
$result = $sandbox->svm_predict(array(1.5, -1.5), $svm);

In diesem Beispiel trainieren wir einen SVM-Klassifikator über die Funktion svm_train von PHPSandbox und sagen das Testbeispiel über die Funktion svm_predict voraus.

Die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in PHP erfordert auch die Berücksichtigung einiger im Algorithmus auftretender Probleme, wie z. B. Datenqualität, Parameterauswahl und Modellbewertung. Darüber hinaus müssen Sie einige grundlegende Mathematik-, Statistik- und maschinelle Lerntheorien beherrschen, um die Prinzipien und die Verwendung von Algorithmen besser zu verstehen.

Fazit

Als Technologie mit breiten Entwicklungsperspektiven bietet maschinelles Lernen Entwicklern auch mehr Möglichkeiten, da seine Anwendungsfelder immer größer werden. Obwohl PHP auch als Sprache zweiter Wahl für maschinelles Lernen gilt, kann es mithilfe von Bibliotheken und Frameworks von Drittanbietern schnell grundlegende Algorithmen für maschinelles Lernen implementieren und so Unternehmen und Entwicklern mehr Anwendungsmöglichkeiten bieten. Wenn Sie maschinelles Lernen erlernen möchten, können Sie auch versuchen, Algorithmen für maschinelles Lernen in PHP zu implementieren und den Spaß zu entdecken!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonImplementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) mit PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!