インターネットと人工知能の急速な発展に伴い、機械学習は注目のトピックの 1 つとなっています。コンピューター サイエンスと人工知能の重要な分野として、機械学習は、データを探索および分析するための多くの興味深い方法とツールを提供します。この分野では、多くのプログラミング言語やツールが利用可能ですが、その中でも PHP は最も人気のあるプログラミング言語の 1 つです。この記事では、PHP での機械学習について紹介し、開始するためのガイドラインをいくつか示します。
機械学習は、コンピューターが自動的にパターンを学習し、データから結果を予測できるようにする人工知能の応用分野です。機械学習は、データから有用な情報を発見し、それを使用して適切な意思決定を行うことを目的としています。その中で、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の 3 つの主要なタイプの機械学習が挙げられます。
PHP では、利用可能な機械学習ライブラリがいくつかありますが、その中で最も人気のあるのは PHP-ML ライブラリです。 PHP-ML は、分類、クラスタリング、回帰、次元削減など、一般的に使用される多くの機械学習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。さらに、PHP-ML の API は使いやすく、コードも理解しやすいです。
PHP で機械学習を使用する最初のステップは、適切な機械学習ライブラリを選択することです。 PHP-ML を選択した場合は、それをシステムにインストールする必要があります。コマンドラインから次のコマンドを使用して PHP-ML をインストールできます:
composer require php-ai/php-ml
インストールが完了したら、PHP コードに PHP-ML ライブラリを導入できます:
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php'; use PhpmlClassificationKNearestNeighbors; 用phpml库下ClassificationKNearestNeighbors, 加载到PHP脚本中
ここで、 PHP-ML ライブラリを使用して単純なモデルをトレーニングする方法を見てみましょう。この例では、K 最近傍アルゴリズムを使用して Iris データセットを分類します。
データセット IES データセット
まず、データセットをロードする必要があります。この例では、PHP-ML ライブラリの Iris データセットを使用します。データセットを読み込むには、次のコードを使用できます:
use PhpmlDatasetsIris; $dataset = new Iris();
次に、データを前処理する必要があります。この例では、データを正規化します。正規化を実行するには、次のコードを使用できます。
use PhpmlPreprocessingStandardScaler; $scaler = new StandardScaler(); $scaler->fit($samples); $scaler->transform($samples);
次に、データセットをトレーニング データとテスト データに分割する必要があります。この例では、データセットの 80% をトレーニングに使用し、20% をテストに使用します。これを行うには、次のコードを使用できます。
use PhpmlCrossValidationStratifiedRandomSplit; $split = new StratifiedRandomSplit($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets(), 0.8);
次に、K 最近傍分類器をインスタンス化し、トレーニング データを使用してそれをトレーニングする必要があります。これを行うには、次のコードを使用できます。
$classifier = new KNearestNeighbors($k = 3); $classifier->train($split->getTrainSamples(), $split->getTrainLabels());
最後に、テスト データを使用してモデルのパフォーマンスをテストできます。これを行うには、次のコードを使用できます。
$predicted = $classifier->predict($split->getTestSamples());
機械学習は、探索すべき多くの便利なツールやテクノロジを提供してくれる興味深い実用的な分野です。そしてデータを分析します。 PHP では、PHP-ML などの機械学習ライブラリを使用すると、機械学習モデルのトレーニングとテストを簡単に行うことができます。 PHP で機械学習の使用を開始したい場合は、PHP-ML を使用するのが優れた開始方法です。
以上がPHP での機械学習の初心者ガイドの詳細内容です。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。