기계 학습 및 인공 지능에 PHP를 사용하는 방법

기계 학습 및 인공 지능에 PHP를 사용하는 방법

인공 지능과 기계 학습의 급속한 발전으로 인해 점점 더 많은 프로그래머가 이를 사용하여 애플리케이션을 개선하는 방법을 모색하기 시작했습니다. PHP는 기계 학습 및 인공 지능 기술과 통합되어 보다 지능적이고 응답성이 뛰어난 애플리케이션을 제공할 수 있는 널리 사용되는 서버 측 스크립팅 언어입니다.

이 기사에서는 PHP를 사용하여 기계 학습 및 인공 지능을 개발하는 방법을 소개합니다. 필요한 라이브러리 및 프레임워크 설치, 데이터 준비 및 정리, 모델 훈련 및 평가, 예측을 위해 훈련된 모델을 적용하는 방법 등의 측면을 다룰 것입니다.

1. 필요한 라이브러리 및 프레임워크 설치

먼저 PHP에서 기계 학습 및 인공 지능 개발을 지원하는 몇 가지 중요한 라이브러리와 프레임워크를 설치해야 합니다. 현재 Tensorflow PHP, Keras PHP, PHP-ML 등과 같이 이 목적에 사용할 수 있는 여러 라이브러리와 프레임워크가 있습니다. 필요에 따라 그 중 하나를 선택하여 설치할 수 있습니다.

예를 들어 Tensorflow를 기본 기계 학습 프레임워크로 사용하려는 경우 Composer를 사용하여 Tensorflow PHP를 설치할 수 있습니다. 설치 단계는 다음과 같습니다.

composer require tensorflow/tensorflow

2. 데이터 준비 및 정리

학습을 시작하기 전에 모델을 사용하려면 데이터를 준비하고 정리해야 합니다. 데이터 준비 및 정리는 데이터 수집, 데이터 전처리, 기능 엔지니어링 및 데이터 세트 분할을 포함하는 모든 기계 학습 프로젝트에서 없어서는 안될 단계입니다.

다음은 데이터 준비 및 정리에 PHP를 사용하는 방법을 보여주는 간단한 예입니다.

<?php
// 从文件中读取数据
$data = file_get_contents('data.csv');

// 数据预处理
$data = str_replace(',', '，', $data);
$data = trim($data);

// 特征工程
$features = explode('，', $data);

// 数据集划分
$trainingData = array_slice($features, 0, 80);
$testingData = array_slice($features, 80);
?>

3. 모델 훈련 및 평가

데이터 준비가 끝나면 모델 훈련을 시작할 수 있습니다. 모델 교육은 반복적인 프로세스이므로 적절한 알고리즘과 매개변수를 선택한 다음 모델에 맞게 교육 데이터를 사용해야 합니다.

다음은 PHP-ML 라이브러리를 사용한 선형 회귀 모델 학습의 예입니다.

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

use PhpmlRegressionLeastSquares;

// 创建一个线性回归模型
$regression = new LeastSquares();

// 将数据加载到模型中
$regression->train($trainingData, $trainingLabels);

// 利用测试数据评估模型
$predictions = $regression->predict($testingData);
?>

4. 학습된 모델을 예측에 적용

모델 학습 및 평가가 완료된 후 학습된 모델을 실제 실습에 적용할 수 있습니다. 예측 작업에서. 예를 들어 훈련된 모델을 사용하여 새로운 데이터 포인트의 레이블이나 분류를 예측할 수 있습니다.

다음은 의사결정나무 모델 예측을 위해 PHP-ML 라이브러리를 사용한 예입니다.

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

use PhpmlClassificationDecisionTree;

// 创建一个决策树分类器
$classifier = new DecisionTree();

// 将数据加载到模型中
$classifier->train($trainingData, $trainingLabels);

// 使用模型进行预测
$prediction = $classifier->predict([$newDataPoint]);
?>

5. 요약

이 글에서는 기계학습과 인공지능 개발에 PHP를 활용하는 방법을 소개합니다. 필요한 라이브러리 및 프레임워크 설치, 데이터 준비 및 정리, 모델 훈련 및 평가, 예측을 위해 훈련된 모델을 적용하는 방법에 대해 논의했습니다. 이 예제를 통해 PHP를 활용하여 스마트하고 반응성이 뛰어난 애플리케이션을 개발할 수 있기를 바랍니다. 동시에 기계 학습 및 인공 지능 분야는 지속적으로 성장하고 발전하고 있으므로 최신 트렌드와 기술을 따라잡기 위해 지식을 지속적으로 학습하고 업데이트해야 할 수도 있습니다.

위 내용은 기계 학습 및 인공 지능에 PHP를 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!