Wie man PHP für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzt

Wie man PHP für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzt

Mit der rasanten Entwicklung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen beginnen immer mehr Programmierer damit zu erkunden, wie sie diese zur Verbesserung ihrer Anwendungen nutzen können. PHP ist eine weit verbreitete serverseitige Skriptsprache, die in Technologien des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz integriert werden kann, um intelligentere und reaktionsfähigere Anwendungen bereitzustellen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit PHP maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz entwickeln. Wir werden die folgenden Aspekte behandeln: Installation der erforderlichen Bibliotheken und Frameworks, Datenvorbereitung und -bereinigung, Training und Bewertung des Modells sowie Anwendung des trainierten Modells für die Vorhersage.

1. Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken und Frameworks

Zuerst müssen wir einige wichtige Bibliotheken und Frameworks installieren, um maschinelles Lernen und die Entwicklung künstlicher Intelligenz in PHP zu unterstützen. Derzeit stehen hierfür mehrere Bibliotheken und Frameworks zur Verfügung, wie zum Beispiel Tensorflow PHP, Keras PHP, PHP-ML usw. Sie können eine davon entsprechend Ihren Anforderungen zur Installation auswählen.

Wenn Sie beispielsweise Tensorflow als Hauptframework für maschinelles Lernen verwenden möchten, können Sie Tensorflow PHP mit Composer installieren. Die folgenden Installationsschritte sind:

composer require tensorflow/tensorflow

2. Datenvorbereitung und -bereinigung

Bevor Sie mit dem Training beginnen Modell müssen wir unsere Daten vorbereiten und bereinigen. Die Datenvorbereitung und -bereinigung ist ein unverzichtbarer Schritt in jedem maschinellen Lernprojekt, das Datenerfassung, Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Datensatzpartitionierung umfasst.

Das Folgende ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie PHP zur Datenvorbereitung und -bereinigung verwendet wird:

<?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. Modelltraining und -bewertung

Nach der Vorbereitung der Daten können wir mit dem Training des Modells beginnen. Das Training eines Modells ist ein iterativer Prozess. Wir müssen einen geeigneten Algorithmus und geeignete Parameter auswählen und dann die Trainingsdaten verwenden, um sie an unser Modell anzupassen.

Das Folgende ist ein Beispiel für das Training eines linearen Regressionsmodells mit der PHP-ML-Bibliothek:

<?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. Wenden Sie das trainierte Modell zur Vorhersage an

Nachdem das Modelltraining und die Bewertung abgeschlossen sind, können wir das trainierte Modell auf die tatsächliche Praxis anwenden in der Vorhersageaufgabe. Beispielsweise können wir ein trainiertes Modell verwenden, um die Bezeichnung oder Klassifizierung neuer Datenpunkte vorherzusagen.

Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung der PHP-ML-Bibliothek zur Vorhersage von Entscheidungsbaummodellen:

<?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. Zusammenfassung

In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP für maschinelles Lernen und die Entwicklung künstlicher Intelligenz vorgestellt. Wir besprachen die Installation der erforderlichen Bibliotheken und Frameworks, die Datenvorbereitung und -bereinigung, das Training und die Bewertung des Modells sowie die Anwendung des trainierten Modells für Vorhersagen. Wir hoffen, dass Sie anhand dieser Beispiele PHP besser nutzen können, um intelligente und reaktionsfähige Anwendungen zu entwickeln. Gleichzeitig wachsen und entwickeln sich die Bereiche maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ständig weiter, sodass Sie möglicherweise kontinuierlich lernen und Ihr Wissen aktualisieren müssen, um mit den neuesten Trends und Technologien Schritt zu halten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man PHP für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!