Comment faire du développement de machine learning en PHP ?

Le Machine Learning est une technologie d'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'acquérir automatiquement des connaissances et des compétences à partir de données. PHP est un langage de programmation Web populaire, mais il ne semble pas être le langage de choix pour l'apprentissage automatique. Cependant, le développement du machine learning est désormais pris en charge en PHP via de nombreuses bibliothèques et frameworks. Dans cet article, nous verrons comment développer du machine learning en PHP.

La première étape consiste à choisir une bibliothèque ou un framework d'apprentissage automatique PHP, il existe de nombreuses bonnes options parmi lesquelles choisir. Certains des plus populaires incluent Php-ml, TensorFlow PHP, PHP-ARIMA et PHP-ML. Il y a des facteurs à prendre en compte lors de votre choix, tels que la facilité d'utilisation de la bibliothèque ou du framework, sa richesse en fonctionnalités, la qualité de la documentation et le niveau de support de la communauté.

Supposons que nous choisissions Php-ml. Ensuite, nous devons comprendre comment l’utiliser pour le développement de l’apprentissage automatique. Tout d’abord, vous devez installer la bibliothèque Php-ml. Vous pouvez l'installer via la commande suivante :

composer require php-ai/php-ml

Une fois l'installation terminée, nous devons utiliser un algorithme d'apprentissage automatique basé sur des exemples de données pour entraîner le modèle. Habituellement, nous divisons les données en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test, puis utilisons l'ensemble d'entraînement pour entraîner le modèle et l'ensemble de test pour tester l'exactitude du modèle. L'exemple suivant montre comment utiliser un algorithme de réseau neuronal artificiel pour entraîner et tester un modèle :

use PhpmlNeuralNetworkNetwork;
use PhpmlNeuralNetworkLayer;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunction;

$samples = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]];
$targets = [0, 1, 1, 0];

$network = new Network();
$network->addLayer(new Layer(2, ActivationFunction::sigmoid()));
$network->addLayer(new Layer(2, ActivationFunction::sigmoid()));
$network->addLayer(new Layer(1, ActivationFunction::sigmoid()));

$network->train($samples, $targets);

echo $network->predict([0, 0]) . "
"; // output: 0.0022550957790496
echo $network->predict([0, 1]) . "
"; // output: 0.9960694064562
echo $network->predict([1, 0]) . "
"; // output: 0.99613301891711
echo $network->predict([1, 1]) . "
"; // output: 0.0020914687547608

Le code ci-dessus utilise un simple algorithme de réseau neuronal artificiel pour entraîner un modèle capable d'effectuer des opérations XOR logiques. Après formation, le modèle peut être utilisé pour faire des prédictions.

En plus des algorithmes de réseaux neuronaux artificiels, PHP-ML prend également en charge de nombreux autres algorithmes d'apprentissage automatique, notamment les arbres de décision et les forêts aléatoires. Voici un exemple d'utilisation de l'algorithme de forêt aléatoire pour entraîner et tester un modèle :

use PhpmlClassificationRandomForest;
use PhpmlModelManager;

$samples = [[1, 2], [2, 3],[3, 1], [4, 3], [3, 5], [5, 4], [4, 7], [6, 4]];
$labels = ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b'];

$classifier = new RandomForest(10);
$classifier->train($samples, $labels);

$modelManager = new ModelManager();
$modelManager->saveToFile($classifier, 'model.dat');

$restoredClassifier = $modelManager->restoreFromFile('model.dat');

echo $restoredClassifier->predict([1, 1]) . "
"; // output: a
echo $restoredClassifier->predict([5, 5]) . "
"; // output: b

Le code ci-dessus utilise l'algorithme de forêt aléatoire pour entraîner le modèle, puis enregistre le modèle dans un fichier afin qu'il puisse être réutilisé plus tard. Une fois le modèle enregistré, le même classificateur peut être utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données.

Lors du développement du machine learning, vous devez prêter attention à de nombreux problèmes. Par exemple, vous devez analyser et nettoyer les données pour garantir la qualité des données, effectuer une sélection de fonctionnalités, gérer les données manquantes ou inexactes et sélectionner les paramètres appropriés en fonction de différents algorithmes d'apprentissage, etc.

Résumé : Bien que PHP ne soit pas le langage préféré pour le développement de l'apprentissage automatique, de nombreuses bibliothèques et frameworks PHP populaires prennent en charge le développement de l'apprentissage automatique. Cet article propose un développement à l'aide de Php-ml et de certains algorithmes d'apprentissage automatique. J'espère qu'il pourra fournir des références et des conseils utiles aux lecteurs ayant une formation PHP mais intéressés par la technologie d'apprentissage automatique.

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!