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機械学習と自然言語理解のために PHP を使用するにはどうすればよいですか?

WBOY

リリース： 2023-05-27 12:12:01

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人工知能と機械学習テクノロジーの発展に伴い、ますます多くの開発者が自然言語の処理とインテリジェントなデータ分析に焦点を当て始めています。機械学習や自然言語理解に PHP を使用することも話題になっています。 PHP は、機械学習や自然言語処理タスクを簡単に実装できる、成熟したライブラリとツールを多数備えた機能豊富なプログラミング言語です。これらのタスクを PHP で実装する方法も知りたい場合は、以下をお読みください。

PHP 拡張機能のインストール

機械学習と自然言語処理に PHP を使用する前に、必要な PHP 拡張機能をいくつかインストールする必要があります。 PHP 拡張機能を使用すると、PHP で一般的に使用される機械学習ツールや自然言語処理ツールにアクセスできます。

次に、最も一般的に使用される PHP 拡張機能の一部を示します:

PHP-ML: 一般的に使用されるさまざまな機械学習アルゴリズムを提供する、シンプルで強力な PHP 機械学習ライブラリです。および前処理ツール。
Stanford CoreNLP: 自然言語理解機能を提供します。
PHP-TensorFlow: 深層学習タスクに Google TensorFlow を使用するためのインターフェイスを提供します。

これらの拡張機能は、Composer や PECL などのパッケージマネージャーを通じて簡単にインストールできます。

データの準備とクリーニング

機械学習と自然言語処理を実行する前に、データを準備してクリーニングする必要があります。データの適切な準備とクリーニングにより、アルゴリズムの精度と効率を向上させることができます。

データの準備とクリーニングに関するいくつかの実践方法を次に示します。

データの標準化: 数値データの場合、標準化により機械学習アルゴリズムの精度を向上させることができます。標準化では、平均から各値を減算し、標準偏差で割ることにより、数値データを Z スコアに変換します。
欠損値の処理: データセットを分析し、欠損値の原因を特定する必要があります。欠損値を処理するために一般的に使用される方法には、平均値の代入、中央値の代入、および最近傍の代入が含まれます。
データ変換: 一部の機械学習アルゴリズム (クラスタリングアルゴリズムなど) は、データをユークリッド距離の尺度に変換する必要があります。さらに、インジケーター変換を実行して、カテゴリデータを数値エンコードに変換する必要があります。

機械学習アルゴリズム

機械学習タスクに取り組む前に、さまざまな機械学習アルゴリズムとその使用方法を理解する必要があります。以下は、いくつかの機械学習アルゴリズムの紹介です。

教師あり学習: 教師あり学習は、新しいデータを分類または予測できる既存のデータに基づく学習方法です。一般的に使用される教師あり学習アルゴリズムには、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン (SVM)、デシジョンツリーなどがあります。
教師なし学習:教師なし学習は、手動介入なしでデータのクラスタリングなどのタスクを実行できる学習方法です。一般的に使用される教師なし学習アルゴリズムには、K 平均法アルゴリズム、DBSCAN、階層的クラスタリングなどがあります。
ディープラーニング: ディープラーニングは、多層ニューラルネットワークを通じて実装される機械学習手法です。一般的に使用される深層学習アルゴリズムには、畳み込みニューラルネットワーク (CNN)、リカレントニューラルネットワーク (RNN)、および長期短期記憶ネットワーク (LSTM) が含まれます。

アルゴリズムを実装する前に、モデルの精度を評価する必要があります。精度を評価する 1 つの方法は、相互検証を使用することです。

自然言語処理

自然言語処理 (NLP) は、人間の言語を理解して処理するテクノロジーです。 NLP タスクは次のとおりです。

トークンセグメンテーション: テキストを単語またはフレーズに分割します。
品詞タグ付け: テキスト単語の品詞を決定します。
固有表現認識 (NER): 人名、場所名、組織名など、テキスト内の固有表現を認識します。
感情分析: テキストが感情を揺さぶるかどうかを判断します。

Stanford CoreNLP は、NLP で一般的に使用されるツールの 1 つで、単語の分割、構文分析、エンティティ認識、感情分析などのタスクを実行できます。 PHP-Stanford-CoreNLP 拡張機能を使用して、PHP アプリケーションに統合できます。

実際のケース

以下は、サポートベクターマシン (SVM) 分類器を使用して虹彩を分類する、PHP-ML ライブラリに基づく基本的な機械学習コードです。花のデータセット分類:

<?php
require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlDatasetDemoIrisDataset;
use PhpmlMetricAccuracy;
use PhpmlSplitRandomSplit;

$dataset = new IrisDataset();
$randomSplit = new RandomSplit($dataset, 0.3);

$classifier = new SVC();
$classifier->train($randomSplit->getTrainSamples(), $randomSplit->getTrainLabels());

$predicted = $classifier->predict($randomSplit->getTestSamples());
$accuracy = Accuracy::score($randomSplit->getTestLabels(), $predicted);

echo "Accuracy: $accuracy
";

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このコードは、データセットをトレーニングセットとテストセットにランダムに分割します。その後、SVC を使用して SVM 分類器をトレーニングし、テストセットに対して予測が行われます。最後に、Accuracy::score メソッドを使用して予測精度が測定されます。

結論

この記事では、機械学習と自然言語処理に PHP を使用する方法を紹介しました。データの準備とクリーニング、機械学習アルゴリズム、自然言語処理の基本的な概念について説明しました。 PHP-ML ライブラリを使用した機械学習の例も提供します。この記事が、PHP 機械学習と自然言語処理をすぐに始めるのに役立つことを願っています。

以上が機械学習と自然言語理解のために PHP を使用するにはどうすればよいですか?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。