Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique (ML) à l'aide de PHP

À mesure que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique mûrissent progressivement, de plus en plus d'entreprises et de développeurs commencent à s'intéresser à la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique dans l'espoir d'en tirer davantage de valeur commerciale. En tant que langage de programmation largement utilisé dans le développement d’applications Web et d’entreprise, PHP peut-il implémenter des algorithmes d’apprentissage automatique ? La réponse est oui.

Introduction aux algorithmes d'apprentissage automatique

Avant de présenter comment utiliser PHP pour implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique, comprenons d'abord les algorithmes d'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique (ML) est une branche de l'intelligence artificielle et une discipline qui étudie comment améliorer automatiquement les systèmes informatiques en utilisant l'expérience. En termes simples, l'apprentissage automatique consiste à analyser et traiter de grandes quantités de données pour découvrir des modèles entre les données, afin de prédire et de classer les opérations.

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont principalement divisés en trois types : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage semi-supervisé. L'apprentissage supervisé fait référence à une méthode d'apprentissage qui ajuste en permanence les paramètres de l'algorithme via les échantillons d'entrée et de sortie de l'ensemble de formation afin de pouvoir prédire avec précision les résultats de sortie ; l'apprentissage non supervisé fait référence à la division de l'ensemble de données en plusieurs groupes et à la découverte des différences entre les données. Associations et modèles ; l'apprentissage semi-supervisé est une méthode d'apprentissage entre supervisé et non supervisé. Elle améliore généralement la précision du modèle grâce à une grande quantité de données non étiquetées dans un ensemble de données étiquetées limitées.

PHP implémente des algorithmes d'apprentissage automatique

PHP est un langage de script open source En raison de ses caractéristiques faciles à apprendre et à utiliser, il est largement utilisé dans des domaines tels que le développement Web, le développement d'applications d'entreprise et les données. analyse. Bien que PHP ne soit pas aussi largement utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique que les langages Python et R, il existe de nombreuses bibliothèques et frameworks tiers qui peuvent aider les développeurs PHP à mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique.

1. Bibliothèque PHP-ML

PHP-ML est une bibliothèque d'apprentissage automatique basée sur PHP qui fournit plusieurs algorithmes tels que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage semi-supervisé, tels que les arbres de décision, K-Means, SVM, naïf Les réseaux bayésiens, neuronaux, etc. fournissent également de multiples fonctions telles que l'extraction de caractéristiques, le traitement des données et l'évaluation de modèles. Grâce à la bibliothèque PHP-ML, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être implémentés rapidement et facilement. Voici un exemple de code pour un classificateur d'arbre de décision implémenté à l'aide de la bibliothèque PHP-ML :

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());

Dans l'exemple ci-dessus, nous utilisons CsvDataset pour extraire des données. à partir d'un fichier CSV Lisez l'ensemble de données, utilisez des méthodes d'extraction et de transformation de caractéristiques pour convertir le texte en vecteurs, puis utilisez DecisionTree pour la formation et la prédiction du modèle, et enfin affichez l'étiquette prédite.

2. PHPSandbox

PHPSandbox est un bac à sable PHP Pour des raisons de sécurité, certaines fonctions PHP peuvent être désactivées, ce qui ne convient pas à certaines applications, mais vous pouvez également y utiliser les fonctions d'apprentissage automatique. PHPSandbox fournit également un modèle programmable et deux plug-ins d'extension PHP disponibles, SIG_ALARM (sûr) et SYSCALL (peut être appelé). Voici un exemple de code qui utilise PHPSandbox pour implémenter un algorithme d'apprentissage automatique :

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);

Dans cet exemple, nous formons un classificateur SVM via la fonction svm_train de PHPSandbox et prédisons l'échantillon de test via la fonction svm_predict.

La mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique en PHP nécessite également de prendre en compte certains problèmes rencontrés dans l'algorithme, tels que la qualité des données, la sélection des paramètres et l'évaluation du modèle. En outre, vous devez également maîtriser certaines théories de base en mathématiques, statistiques et apprentissage automatique pour mieux comprendre les principes et l’utilisation des algorithmes.

Conclusion

En tant que technologie offrant de larges perspectives de développement, l'apprentissage automatique offre également aux développeurs davantage d'opportunités à mesure que ses domaines d'application continuent de s'étendre. Bien que PHP soit également considéré comme le langage de deuxième choix pour l'apprentissage automatique, il peut utiliser des bibliothèques et des frameworks tiers pour implémenter rapidement des algorithmes d'apprentissage automatique de base, offrant ainsi aux entreprises et aux développeurs davantage d'options d'application. Si vous souhaitez apprendre le machine learning, vous pouvez aussi bien essayer d'implémenter des algorithmes de machine learning en PHP et découvrir le plaisir !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!