PHP에서 준지도 학습 및 주석을 수행하는 방법은 무엇입니까?

머신러닝 분야에서 지도 학습은 일반적인 모델 훈련 방법이지만 훈련을 위해서는 많은 양의 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다. 그러나 스팸 필터링, 소셜 네트워크 분석 등과 같이 주석이 달린 대량의 데이터를 얻기 어려운 일부 시나리오에서는 준지도 학습이 효과적인 솔루션이 되었습니다. 널리 사용되는 웹 개발 언어인 PHP에는 준지도 학습 및 주석을 적용하기 위한 많은 실용적인 도구와 기술도 있습니다.

1. 준지도 학습

준지도 학습은 비지도 학습과 지도 학습 간의 학습 방법으로, 소량의 레이블이 있는 데이터와 대량의 레이블이 없는 데이터를 통해 모델을 구축합니다. 준지도 학습의 주요 아이디어는 훈련 세트에서 라벨링 데이터의 작업량을 줄이기 위해 소량의 데이터에만 라벨을 지정하고 라벨이 없는 데이터로 보완한다는 것입니다. 이 방법을 사용하면 훈련 세트의 크기를 크게 늘릴 수 있어 모델 훈련 효과가 향상됩니다.

준지도 학습의 핵심 문제는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 훈련 결과를 개선하는 방법입니다. 일반적으로 사용되는 준지도 학습 방법에는 자가 학습, 협력 학습, 그래프 준지도 학습 등이 있습니다. 이러한 방법의 대부분은 통계 이론 및 가정을 기반으로 하며, 이는 데이터 양이 부족한 문제를 어느 정도 해결하고 기계 학습 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

PHP에서 준지도 학습을 구현하는 방법은 다른 프로그래밍 언어와 유사하며 주로 수학, 통계 및 기계 학습과 관련된 알고리즘 라이브러리를 사용해야 합니다. 일반적으로 사용되는 PHP 기계 학습 라이브러리는 다음과 같습니다.

1. PHP-ML: 많은 일반적인 기계 학습 알고리즘을 제공하는 객체 지향 PHP 기계 학습 라이브러리입니다. 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 강화 학습 등 다양한 모델 훈련 방법을 지원합니다.
2. MathPHP: 수많은 수학적 계산 및 시각화 기능을 제공하는 PHP 수학 라이브러리입니다. 선형대수학, 미적분학, 확률론 및 기타 문제를 다루는 데 사용할 수 있는 매우 편리한 도구 라이브러리입니다.
3. GraphAware PHP-ML Neo4j: 기계 학습과 그래프 데이터베이스를 결합한 솔루션을 제공하는 PHP 기계 학습 라이브러리입니다. Neo4j 그래프 데이터베이스를 기반으로 그래프 준지도 학습을 포함한 복잡한 기계 학습 문제를 구현할 수 있습니다.

2. 준지도 라벨링

준지도 학습 과정에서는 데이터에 라벨을 어떻게 붙일지도 중요한 문제입니다. 레이블이 있는 데이터는 지도 학습을 위한 훈련 세트로 사용할 수 있고, 레이블이 없는 데이터는 준지도 학습을 위한 데이터 샘플로 사용할 수 있습니다. 반감독 주석은 수동 주석과 반자동 주석이라는 두 가지 방법으로 달성할 수 있습니다.

1. 수동 라벨링: 수동 라벨링은 라벨이 지정되지 않은 데이터에 수동으로 라벨을 지정하는 것으로, 이는 가장 일반적인 라벨링 방법 중 하나입니다. 수동 주석은 한 사람 또는 여러 사람이 수행할 수 있으며 전문가가 수행할 수도 있습니다. 그러나 많은 인력과 시간이 소요되는 수동 주석 작업의 과중한 작업량으로 인해 대규모 애플리케이션에는 적합하지 않습니다.
2. 반자동 주석: 반자동 주석은 수동 주석과 자동 주석 사이의 방법입니다. 자동 라벨링 프로세스를 구현하기 위해 컴퓨터 기술을 사용하며 결과를 수동으로 확인하고 수정해야 합니다. 반자동 주석을 사용하려면 키워드 일치, 텍스트 클러스터링, 텍스트 분류 등과 같은 특정 규칙에 따라 레이블이 지정되지 않은 데이터에 레이블을 지정해야 합니다. 반자동 주석을 통해 수작업의 작업량을 대폭 줄일 수 있을 뿐만 아니라 주석이 달린 데이터의 정확성도 향상시킬 수 있습니다.

PHP에서 반자동 주석을 구현하려면 자연어 처리 관련 기술과 도구를 사용해야 합니다. 컴포넌트 기반 자연어 처리 기술은 반자동 주석 처리를 효과적으로 구현할 수 있습니다. PHP 자연어 처리 라이브러리에는 다음이 포함됩니다.

1. PHP NLP 도구: 단어 분할, 품사 태그 지정, 명명된 엔터티 인식 및 텍스트 분류와 같은 기능을 제공하는 PHP 기반 자연어 처리 도구 라이브러리입니다.
2. PHPStanfordNLP: 텍스트를 분석하고 유용한 정보를 추출하는 데 사용할 수 있는 StanfordCoreNLP 기반 자연어 처리 라이브러리입니다. 단어 분할, 품사 태깅, 구문 분석, 감정 분석 및 기타 기능을 지원합니다.
3. Zend_Search_Lucene: 텍스트 분류 및 정보 검색에 사용할 수 있는 Lucene 검색 엔진의 PHP 구현입니다.

3. 요약

준지도 학습 및 주석은 기계 학습 분야에서 가장 널리 사용되는 기술 중 하나이며 PHP 애플리케이션 개발에도 널리 사용됩니다. PHP는 준지도 학습 및 라벨링 프로세스를 쉽게 실현할 수 있는 많은 실용적인 기계 학습 라이브러리와 자연어 처리 도구를 제공합니다. 준지도 학습 및 주석을 통해 기계 학습 모델의 정확도를 크게 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 데이터 양 부족 문제를 완화하여 PHP 애플리케이션 개발에 더 많은 가능성을 제공할 수 있습니다.

위 내용은 PHP에서 준지도 학습 및 주석을 수행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!