PHP에서 머신러닝을 구현하는 방법은 무엇입니까?

향후 머신러닝의 적용이 점차 늘어나면서 머신러닝에 대한 개발자의 수요도 점차 늘어날 것입니다. PHP는 널리 사용되는 프로그래밍 언어이기 때문에 많은 개발자가 PHP에서 기계 학습을 수행하는 방법을 궁금해합니다. 이 문서에서는 PHP에서 기계 학습을 구현하기 위한 기본 사항과 지침을 다룹니다.

먼저 머신러닝의 기본을 살펴보겠습니다. 머신러닝은 컴퓨터가 인간의 학습 능력을 시뮬레이션할 수 있도록 알고리즘과 데이터를 사용하는 것을 말합니다. 일반적인 기계 학습 작업에는 분류, 클러스터링, 회귀가 포함됩니다. 분류는 사물을 여러 범주로 분류하는 작업입니다. 클러스터링은 유사한 개체를 발견하는 프로세스입니다. 회귀는 변수의 값을 예측하는 것입니다.

머신러닝에는 많은 기술과 배경 지식이 필요하므로 이 글에서는 여러분이 이미 머신러닝에 대한 기본 지식을 어느 정도 갖추고 있다고 가정합니다. 이제 PHP를 이용한 머신러닝에 대해 알아 보겠습니다.

PHP에는 기본 기계 학습 라이브러리가 없지만 Weka, TensorFlow 및 Scikit-learn과 같은 일부 오픈 소스 기계 학습 라이브러리를 계속 사용할 수 있습니다. 여기에서는 PHP-ML 라이브러리를 사용하여 기계 학습을 수행하는 방법을 다룹니다.

PHP-ML은 다양한 기계 학습 알고리즘과 데이터 전처리 기능을 갖춘 오픈 소스 PHP 기계 학습 라이브러리입니다. 머신러닝에 PHP-ML을 사용하려면 Composer와 함께 설치해야 합니다. 다음 명령을 실행하여 설치하세요.

composer require php-ai/php-ml

설치 후 PHP 코드에서 PHP-ML을 참조할 수 있습니다.

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

다음으로 분류 작업에 PHP-ML을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 일부 변수와 범주 레이블이 포함된 CSV 파일이 있다고 가정해 보겠습니다. 우리는 분류 알고리즘을 사용하여 주어진 변수의 클래스 레이블을 예측하려고 합니다. 먼저 CSV 파일에서 데이터를 로드해야 합니다.

use PhpmlDatasetCsvDataset;

$dataset = new CsvDataset('path/to/dataset.csv', $header = true);

$dataset 변수를 CsvDataset의 새 인스턴스로 설정하고 CSV 파일의 경로를 매개변수로 전달합니다. $header를 true로 설정하면 첫 번째 줄이 헤더 파일이 됩니다. 다음 코드를 사용하여 로드된 데이터를 볼 수 있습니다.

print_r($dataset->getSamples());
print_r($dataset->getTargets());

다음으로 KNN 알고리즘을 사용하여 모델을 훈련하고 새 데이터를 분류하겠습니다. PHP-ML에서는 Estimator 인터페이스를 사용하여 다양한 기계 학습 알고리즘에 액세스할 수 있습니다. Estimator 인터페이스는 학습 기능만 제공합니다. 테스트 데이터에 대해 예측하려면 Predictor의 makePrediction 메서드를 사용해야 합니다.

use PhpmlClassificationKNearestNeighbors;

$classifier = new KNearestNeighbors($k = 3);
$classifier->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

$newSample = [5.7, 2.9, 4.2, 1.3];
echo $classifier->predict($newSample);

여기서 $classifier 변수는 KNN의 인스턴스로 설정됩니다. 모델을 훈련한 후 예측 방법을 사용하여 새 샘플을 분류합니다. 출력은 샘플의 예측 클래스여야 합니다.

Scikit-learn에서는 분류 작업을 위해 다른 많은 알고리즘을 사용할 수 있습니다. PHP-ML에는 데이터 정규화, 특징 추출 등 다른 많은 데이터 전처리 기능이 있습니다.

분류 작업과 달리 회귀 작업에는 변수 값 예측이 포함됩니다. PHP-ML에서는 선형 회귀, KNN 회귀, SVM 회귀 등 다양한 회귀 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

여기에서는 선형 회귀를 사용하여 연속 변수의 값을 예측하는 방법을 소개하겠습니다. 우리는 많은 변수와 하나의 연속 변수를 포함하는 보스턴 주택 가격 데이터세트를 사용할 것입니다.

use PhpmlDatasetCsvDataset;
use PhpmlRegressionLeastSquares;

$dataset = new CsvDataset(__DIR__.'/../examples/datasets/boston.csv', 14, true);
$regression = new LeastSquares();
$regression->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

$newSample = [0.02731,0.0,7.07,0,0.469,6.421,78.9,4.9671,2,242,17.8,396.9,9.14];
echo $regression->predict($newSample);

여기서 $dataset 변수를 CsvDataset의 새 인스턴스로 설정하고 CSV 파일의 열 수(14)를 두 번째 매개변수로 설정합니다. $header를 true로 설정하면 열을 문자열 대신 정수로 식별할 수 있습니다. $regression을 LeastSquares의 새 인스턴스로 설정하고, 모델을 훈련하고, 예측 방법을 사용하여 새 레이블을 예측합니다.

간단히 말하면, PHP-ML은 PHP에서 많은 기계 학습 작업을 구현하는 데 도움이 되는 강력한 PHP 기계 학습 라이브러리입니다. PHP는 기계 학습을 위한 최선의 선택은 아니지만 보다 복잡한 웹 애플리케이션에서는 PHP가 필요할 수 있습니다. 이 기사가 PHP에서 기계 학습 및 PHP-ML 라이브러리를 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.

위 내용은 PHP에서 머신러닝을 구현하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!