기계 학습 및 자연어 이해를 위해 PHP를 사용하는 방법은 무엇입니까?

인공지능과 머신러닝 기술의 발전으로 점점 더 많은 개발자들이 자연어 처리와 지능적인 데이터 분석에 집중하기 시작했습니다. 기계 학습과 자연어 이해를 위해 PHP를 사용하는 것도 화제가 되었습니다. PHP는 기계 학습 및 자연어 처리 작업을 쉽게 구현할 수 있는 성숙한 라이브러리와 도구가 많이 포함된 기능이 풍부한 프로그래밍 언어입니다. PHP에서 이러한 작업을 구현하는 방법도 알고 싶다면 다음을 읽어보세요.

1. PHP 확장 설치

기계 학습 및 자연어 처리에 PHP를 사용하기 전에 필요한 일부 PHP 확장을 설치해야 합니다. PHP 확장을 사용하면 PHP의 일반적인 기계 학습 도구와 자연어 처리 도구에 액세스할 수 있습니다.

다음은 가장 일반적으로 사용되는 PHP 확장 중 일부입니다.

• PHP-ML: 일반적으로 사용되는 다양한 기계 학습 알고리즘과 전처리 도구를 제공하는 간단하고 강력한 PHP 기계 학습 라이브러리입니다.
• Stanford CoreNLP: 자연어 이해 기능을 제공합니다.
• PHP-TensorFlow: 딥 러닝 작업에 Google TensorFlow를 사용하기 위한 인터페이스를 제공합니다.

Composer 또는 PECL과 같은 패키지 관리자를 통해 이러한 확장 기능을 쉽게 설치할 수 있습니다.

2. 데이터 준비 및 정리

기계 학습 및 자연어 처리를 수행하기 전에 데이터를 준비하고 정리해야 합니다. 적절한 데이터 준비 및 정리는 알고리즘의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

다음은 데이터 준비 및 정리에 대한 몇 가지 사례입니다.

• 데이터 표준화: 수치 데이터의 경우 표준화를 통해 기계 학습 알고리즘의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 표준화는 평균에서 각 값을 뺀 다음 표준 편차로 나누어 숫자 데이터를 z-점수로 변환합니다.
• 결측값 처리: 데이터 세트를 분석하고 결측값의 소스를 확인해야 합니다. 결측값을 처리하기 위해 일반적으로 사용되는 방법에는 평균 대치, 중앙값 대치, 최근접 이웃 대치 등이 있습니다.
• 데이터 변환: 일부 기계 학습 알고리즘(예: 클러스터링 알고리즘)은 데이터를 유클리드 거리 측정값으로 변환해야 합니다. 또한 범주형 데이터를 숫자 인코딩으로 변환하려면 표시기 변환을 수행해야 합니다.

3. 기계 학습 알고리즘

기계 학습 작업을 수행하기 전에 다양한 기계 학습 알고리즘과 사용 방법을 알아야 합니다. 다음은 일부 기계 학습 알고리즘에 대한 소개입니다.

• 지도 학습: 지도 학습은 기존 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 분류하거나 예측할 수 있는 학습 방법입니다. 일반적으로 사용되는 지도 학습 알고리즘에는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, SVM(지원 벡터 머신) 및 의사결정 트리가 포함됩니다.
• 비지도 학습: 비지도 학습은 사람의 개입 없이 데이터를 클러스터링하는 등의 작업을 수행할 수 있는 학습 방법입니다. 일반적으로 사용되는 비지도 학습 알고리즘에는 K-평균 알고리즘, DBSCAN 및 계층적 클러스터링이 포함됩니다.
• 딥 러닝: 딥 러닝은 다층 신경망을 통해 구현되는 기계 학습 방법입니다. 일반적으로 사용되는 딥러닝 알고리즘에는 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory Network)이 있습니다.

알고리즘을 구현하기 전에 모델의 정확성을 평가해야 합니다. 정확성을 평가하는 한 가지 방법은 교차 검증을 사용하는 것입니다.

4. 자연어 처리

NLP(자연어 처리)는 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다. 다음은 몇 가지 NLP 작업입니다.

• 단어 분할: 텍스트를 단어나 구문으로 분할합니다.
• 품사 태그 지정: 텍스트 단어의 품사를 결정합니다.
• 명칭 엔터티 인식(NER): 사람 이름, 지명, 조직 이름 등과 같이 텍스트에서 명명된 엔터티를 인식합니다.
• 감정 분석: 텍스트에 감정이 담겨 있는지 판단합니다.

Stanford CoreNLP는 NLP에 일반적으로 사용되는 도구 중 하나로 단어 분할, 구문 분석, 엔터티 인식 및 감정 분석과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. PHP-Stanford-CoreNLP 확장을 사용하여 PHP 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

5. 실용 사례

다음은 붓꽃 데이터 세트를 분류하기 위해 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 사용하는 PHP-ML 라이브러리 기반의 기본 기계 학습 코드입니다.

<?php
require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlDatasetDemoIrisDataset;
use PhpmlMetricAccuracy;
use PhpmlSplitRandomSplit;

$dataset = new IrisDataset();
$randomSplit = new RandomSplit($dataset, 0.3);

$classifier = new SVC();
$classifier->train($randomSplit->getTrainSamples(), $randomSplit->getTrainLabels());

$predicted = $classifier->predict($randomSplit->getTestSamples());
$accuracy = Accuracy::score($randomSplit->getTestLabels(), $predicted);

echo "Accuracy: $accuracy
";

이 코드는 데이터 세트를 무작위로 변환합니다. 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어집니다. 이후 SVC를 사용하여 SVM 분류기를 훈련한 다음 테스트 세트에 대해 예측을 수행합니다. 마지막으로 Accuracy::score 메서드를 사용하여 예측 정확도를 측정합니다.

결론

이번 글에서는 기계학습과 자연어 처리에 PHP를 활용하는 방법을 소개했습니다. 우리는 데이터 준비 및 정리, 기계 학습 알고리즘, 자연어 처리에 대한 몇 가지 기본 개념을 논의했습니다. 또한 PHP-ML 라이브러리를 사용한 기계 학습 예제도 제공합니다. 이 기사가 PHP 기계 학습 및 자연어 처리를 빠르게 시작하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 기계 학습 및 자연어 이해를 위해 PHP를 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!