PHP を使用した機械学習 (ML) アルゴリズムの実装

人工知能と機械学習が徐々に成熟するにつれ、より多くの企業や開発者が機械学習アルゴリズムからより多くのビジネス価値を得ることを期待して、その実装に注目し始めています。 Web およびエンタープライズ アプリケーション開発で広く使用されているプログラミング言語として、PHP は機械学習アルゴリズムを実装できますか?答えは「はい」です。

機械学習アルゴリズムの概要

PHP を使用して機械学習アルゴリズムを実装する方法を紹介する前に、まず機械学習アルゴリズムを理解しましょう。機械学習 (ML) は人工知能の一分野であり、経験を使用してコンピューター システムを自動的に改善する方法を研究する学問です。簡単に言えば、機械学習とは、大量のデータを分析および処理してデータ間のパターンを発見し、操作を予測および分類することです。

機械学習アルゴリズムは、主に教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習の 3 種類に分類されます。教師あり学習とは、出力結果を正確に予測できるように、トレーニング セットの入出力サンプルを通じてアルゴリズム パラメーターを継続的に調整する学習方法を指します。教師なし学習とは、データ セットをいくつかのクラスターに分割し、データ間の差異を発見することを指します。関連とパターン: 半教師あり学習は、教師ありと教師なしの間の学習方法であり、通常、限られたラベル付きデータセットの下で大量のラベルなしデータを通じてモデルの精度を向上させます。

PHP は機械学習アルゴリズムを実装します

PHP はオープンソースのスクリプト言語であり、その習得しやすさと使いやすさの特性により、Web などの分野で広く使用されています。開発、エンタープライズ アプリケーション開発、データ分析。 PHP は機械学習の分野で Python や R 言語ほど広く使用されていませんが、PHP 開発者が機械学習アルゴリズムを実装するのに役立つサードパーティのライブラリやフレームワークが多数あります。

1. PHP-ML ライブラリ

PHP-ML は、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習などの複数のアルゴリズムを提供する PHP ベースの機械学習ライブラリです。 、決定木、K-Means、SVM、単純ベイズ、ニューラル ネットワークなどの機能を備え、特徴抽出、データ処理、モデル評価などの複数の機能も提供します。 PHP-ML ライブラリを使用すると、機械学習アルゴリズムを迅速かつ簡単に実装できます。以下は、PHP-ML ライブラリを使用して実装されたデシジョン ツリー分類器のサンプル コードです:

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());

上の例では、 CsvDataset CSV ファイルからデータ セットを読み取り、特徴抽出および変換メソッドを使用してテキストをベクトルに変換し、DecisionTree を使用してモデルのトレーニングと予測を行い、最後に予測されたラベルを出力します。

2. PHPSandbox

PHPSandbox は PHP サンドボックスです。セキュリティ上の理由から、一部の PHP 機能は無効になっている場合があり、これは一部のアプリケーションには適していません。ただし、その中に機械学習機能が含まれています。 PHPSandbox は、プログラム可能なモデルと、SIG_ALARM (安全) および SYSCALL (呼び出し可能) という 2 つの利用可能な PHP 拡張プラグインも提供します。以下は、PHPSandbox を使用して機械学習アルゴリズムを実装するサンプル コードです:

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);

この例では、PHPSandbox の svm_train 関数を通じて SVM 分類器をトレーニングし、svm_predict 関数を通じてテストされるサンプルを予測します。 。

PHP で機械学習アルゴリズムを実装するには、データ品質、パラメーターの選択、モデルの評価など、アルゴリズムで発生するいくつかの問題についても考慮する必要があります。さらに、アルゴリズムの原理と使用法をより深く理解するために、基本的な数学、統計、機械学習理論を習得する必要もあります。

結論

機械学習は幅広い開発の可能性を持つテクノロジーであり、その応用分野が拡大し続けるにつれて、開発者にとってもより多くの機会が提供されます。 PHP は機械学習の 2 番目に選択される言語ともみなされていますが、サードパーティのライブラリとフレームワークを使用して基本的な機械学習アルゴリズムを迅速に実装できるため、企業や開発者により多くのアプリケーション オプションが提供されます。機械学習を学びたい場合は、PHP で機械学習アルゴリズムを実装してみて、その楽しさを発見してみてはいかがでしょうか。

以上がPHP を使用した機械学習 (ML) アルゴリズムの実装の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。