Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, de plus en plus de développeurs ont commencé à rechercher et à développer des applications d'IA. En tant que langage largement utilisé dans le développement Web, PHP dispose également de ses propres outils et frameworks liés au développement d'applications d'IA. Cet article présentera comment implémenter une application d'IA basée sur l'apprentissage automatique en PHP7.0.
Première étape : Choisissez une bibliothèque d'apprentissage automatique adaptée
L'apprentissage automatique est l'une des applications les plus courantes dans le développement actuel de la technologie de l'IA. En PHP7.0, nous pouvons choisir d'utiliser des bibliothèques d'apprentissage automatique open source telles que scikit-learn ou php-ml pour implémenter nos applications.
scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique basée sur le langage Python, qui fournit une série d'implémentations de classification, de régression, de clustering, de réduction de dimensionnalité et d'autres algorithmes couramment utilisés. php-ml est une bibliothèque légère d'apprentissage automatique en langage PHP, offrant une multitude de fonctions telles que la classification, le clustering, la régression, la réduction de dimensionnalité et l'extraction de fonctionnalités.
Le choix d'une bibliothèque d'apprentissage automatique appropriée est très important pour le développement de nos applications d'IA, et elle doit être sélectionnée en fonction de scénarios et de besoins d'application spécifiques.
Étape 2 : Construire le modèle
Après avoir sélectionné la bibliothèque d'apprentissage automatique, nous devons créer un modèle d'apprentissage automatique pour entraîner et prédire les données. En prenant php-ml comme exemple, voyons comment créer un modèle de classification simple.
Le processus de base d'utilisation de php-ml pour créer un modèle de classification est le suivant :
Regardons un exemple simple de construction d'un modèle de classification php-ml :
//Importer une bibliothèque PHP-ML
require #🎜🎜 #DIR . '/vendor/autoload.php';
$classifier = new KNearestNeighbors() ;
$dataset = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2, 'setosa'],
[4.9, 3.0, 1.4, 0.2, 'setosa '],
[7.0, 3.2, 4.7, 1.4, 'versicolor'],
[6.4, 3.2, 4.5, 1.5, 'versicolor'],
[6.3, 3.3, 6.0, 2.5, 'virginica'],
[5.8, 2.7, 5.1, 1.9, 'virginica']];
$randomSplit = new PhpmlCrossValidationRandomSplit( $dataset, 0.8);
$classifier->train($randomSplit->getTrainSamples(), $randomSplit->getTrainLabels()); 🎜#
//Données prédites
//Évaluer les performances du modèle# 🎜🎜 #$accuracy = new PpmlAccuracyAccuracy();
Above Dans le Par exemple, nous avons utilisé l'algorithme K plus proche voisin pour construire un classificateur ; à travers les étapes de préparation des données, de segmentation de l'ensemble de données, de formation des données et de prédiction des données, nous avons finalement obtenu la précision de la prédiction comme indice d'évaluation des performances du modèle.
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!