이후 PHP는 AI 혁명의 숨은 영웅이 될 수도 있습니다. Python이 크게 노출되는 동안 PHP의 다양한 강점은 많은 AI 기반 웹 애플리케이션에서 매력적입니다. 그러나 분명히 밝히고 싶은 것은 PHP가 AI를 위한 "최고"라고 선언하는 것이 아니라는 것입니다. 이는 특히 소프트웨어 엔지니어에게 상기시켜 줍니다. 각 프로젝트의 장점을 기반으로 선택 사항을 비교하고 대조하며, AI 공간에서 잠재력을 활용하는 PHP를 무시하지 마십시오.
이것이 진짜입니다. 인공 지능을 현재 PHP 스택에 바로 통합해야 하는 이유는 다음과 같습니다. 다음과 같은 이유로 잠재적으로 엄청난 규모가 될 것입니다.
기존 전문 지식 활용: 팀이 이미 PHP에 능숙하다면 AI 기능을 추가한다고 해서 처음부터 다시 시작해야 하는 것은 아닙니다. 현재 경험과 코드베이스를 활용하여 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
완벽한 통합: PHP는 웹 개발의 핵심입니다. 따라서 웹 서버, 데이터베이스 및 프런트엔드 기술과 쉽게 통합됩니다. 이를 통해 통합된 엔드투엔드 AI 기반 솔루션을 더 쉽게 만들 수 있습니다.
성능 및 확장성: Python은 훌륭한 프로토타입을 구현하는 연구용 탁월한 언어인 반면, 프로덕션에서는 특히 성능과 확장성이 중요할 경우 PHP가 더 적합한 것으로 나타났습니다. 성숙한 PHP 생태계는 트래픽이 많은 웹 애플리케이션에 활용할 수 있는 도구와 라이브러리를 제공합니다.
수백만 명의 사용자 또는 제품이 있는 지역의 대규모 전자상거래 웹사이트를 생각해 보세요. 회사가 매출 증대를 위해 제품 추천 시스템을 구현하려고 한다고 가정해 보겠습니다. Python 대신 PHP를 선택한 이유는 다음과 같습니다.
이미 존재하는 인프라: 웹사이트는 이미 PHP로 작성되었고 개발팀은 언어에 대한 지식이 풍부했기 때문에 비용과 시간이 많이 소요되는 Python 포팅이 필요했습니다.
성능 요구 사항: 추천 엔진은 실시간으로 엄청난 양의 데이터를 확장하는 것이었습니다. 최적화된 알고리즘 및 캐싱 전략과 결합된 PHP는 규모에 맞게 필요한 성능을 조정할 수 있습니다.
다른 시스템과의 통합: 추천 엔진은 PHP 기반의 카탈로그, 장바구니, 사용자 프로필 등 기존 웹사이트 시스템에 원활하게 구현되어야 합니다. PHP 기반 솔루션을 사용하면 이 작업이 훨씬 더 쉬워졌습니다.
팀은 Rubix ML 라이브러리를 사용하여 기계 학습 모델을 교육한 후 사용자 행동과 제품 데이터를 수동적으로 분석하여 PHP 코드베이스에 포함할 개인화된 제품 추천을 제공했습니다. 간단히 말해서, 그 결과 매출과 고객 참여가 크게 증가했습니다.
이 사례 연구는 한 가지 매우 중요한 사실을 보여줍니다. 인공지능 개발에는 정답이 없습니다. Python은 연구 및 데이터 과학 분야에서 예외적으로 높은 지원을 받고 있지만 이제 PHP를 사용하면 AI를 웹 애플리케이션에 통합하는 데 있어서 Python이 실제로 동등하게 강력한 선택임을 증명할 수 있습니다.
AI 프로젝트의 언어 선택 시 다음 요소를 고려하세요.
이제 모든 작업에 최고의 도구를 사용하는 것은 모든 소프트웨어 엔지니어의 의무가 되었습니다. PHP를 사용하여 AI의 가능성을 실험하고 조사하는 데에는 아무런 문제가 없습니다. 결국, 무엇을 성취할 수 있을지 결코 알 수 없습니다.
이에 대한 여러분의 의견을 기다리겠습니다. AI 프로젝트에 PHP를 사용해 본 적이 있나요? 당신의 경험과 통찰력은 무엇입니까? 아래 댓글로 여러분의 이야기를 공유하거나 kareem_khaled@t-horizons.com으로 저와 연락하세요. PHP와 AI를 통해 더욱 밝고 지능적인 미래를 만들어 갑시다!
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