人工知能と機械学習における PHP 関数の応用

PHP 関数は、次のような AI および機械学習で広く使用されています。 データ前処理: array_map() および in_array() を使用してデータを標準化し、フィルタリングします。特徴エンジニアリング: array_intersect() と array_column() を使用して、特徴相関を計算し、トレーニング データを抽出します。モデルのトレーニング: array_rand() と mb_strto lower() は、トレーニング セットを分割し、テキスト データをクリーンアップするために使用されます。モデルの評価: log() や exp() などの関数は、負の対数尤度損失を計算します。

人工知能と機械学習における PHP 関数の応用

PHP は、その強力なエコシステムと広範な関数ライブラリにより、人工知能 (AI) で広く使用されています。 ) ) および機械学習 (ML) 分野には幅広い用途があります。この記事では、いくつかの便利な PHP 関数を検討し、それらの関数が AI および ML アプリケーションの機能をどのように強化できるかを実践的な例を通じて示します。

1. データの前処理

• array_map(): 指定された関数を配列内の各要素に適用します。
• in_array(): 要素が配列内にあるかどうかを確認します。

// 使用 array_map() 标准化数据
$data = array_map('strtoupper', $data);

// 使用 in_array() 过滤无效数据
$valid_data = array_filter($data, function ($item) { return in_array($item, ['VALID_VALUE1', 'VALID_VALUE2']); });

2. 特徴エンジニアリング

• array_intersect(): 2 つの配列の交差を返します。
• array_column(): 多次元配列から特定の列を抽出します。

// 使用 array_intersect() 计算特征相关性
$features1 = array_keys($data1);
$features2 = array_keys($data2);
$correlated_features = array_intersect($features1, $features2);

// 使用 array_column() 提取训练数据
$X = array_column($data, 'feature1', 'feature2');

3. モデルのトレーニング

• array_rand(): 配列から 1 つ以上の要素をランダムに選択します。
• mb_strto lower(): 文字列を小文字に変換します。

// 使用 array_rand() 划分训练集和验证集
$dataset_size = count($data);
$num_train = round($dataset_size * 0.7);
$train_indices = array_rand($data, $num_train);
$test_indices = array_diff(range(0, $dataset_size - 1), $train_indices);

// 使用 mb_strtolower() 清理文本数据
$text_data = array_map('mb_strtolower', $text_data);

4. モデルの評価

• log(): 自然対数を計算します。
• exp(): 指数を計算します。

// 使用 log() 和 exp() 计算负对数似然损失
$y_pred = log($model->predict_proba($X_test)[:, 1]);
$y_true = log($Y_test);
$loss = -exp(mean($y_pred - y_true));

結論

PHP の強力な関数ライブラリを活用することで、開発者は堅牢で効率的な AI および ML アプリケーションを構築できます。これらの機能は柔軟性と利便性を提供し、プログラマーが機械学習タスクのロジックとアルゴリズムに集中できるようにします。

以上が人工知能と機械学習における PHP 関数の応用の詳細内容です。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。