인공 지능 및 기계 학습에 PHP 기능 적용

PHP 함수는 다음을 포함하여 AI 및 기계 학습에 널리 사용됩니다. 데이터 전처리: array_map() 및 in_array()를 사용하여 데이터를 표준화하고 필터링합니다. 특성 엔지니어링: array_intersect() 및 array_column()을 사용하여 특성 상관 관계를 계산하고 훈련 데이터를 추출합니다. 모델 훈련: array_rand() 및 mb_strtolower()는 훈련 세트를 나누고 텍스트 데이터를 정리하는 데 사용됩니다. 모델 평가: log() 및 exp()와 같은 함수는 음의 로그 우도 손실을 계산합니다.

인공 지능 및 기계 학습에 PHP 기능 적용

PHP는 강력한 생태계와 광범위한 기능 라이브러리를 통해 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 분야에서 광범위한 응용 프로그램을 찾았습니다. 이 기사에서는 몇 가지 유용한 PHP 기능을 살펴보고 실제 사례를 통해 AI 및 ML 애플리케이션의 기능을 향상시킬 수 있는 방법을 보여줍니다.

1. 데이터 전처리

• array_map(): 배열의 각 요소에 지정된 함수를 적용합니다.
• in_array(): 요소가 배열에 있는지 확인합니다.

// 使用 array_map() 标准化数据
$data = array_map('strtoupper', $data);

// 使用 in_array() 过滤无效数据
$valid_data = array_filter($data, function ($item) { return in_array($item, ['VALID_VALUE1', 'VALID_VALUE2']); });

2. 특성 공학

• array_intersect(): 두 배열의 교집합을 반환합니다.
• array_column(): 다차원 배열에서 특정 열을 추출합니다.

// 使用 array_intersect() 计算特征相关性
$features1 = array_keys($data1);
$features2 = array_keys($data2);
$correlated_features = array_intersect($features1, $features2);

// 使用 array_column() 提取训练数据
$X = array_column($data, 'feature1', 'feature2');

3. 모델 훈련

• array_rand(): 배열에서 하나 이상의 요소를 무작위로 선택합니다.
• mb_strtolower(): 문자열을 소문자로 변환합니다.

// 使用 array_rand() 划分训练集和验证集
$dataset_size = count($data);
$num_train = round($dataset_size * 0.7);
$train_indices = array_rand($data, $num_train);
$test_indices = array_diff(range(0, $dataset_size - 1), $train_indices);

// 使用 mb_strtolower() 清理文本数据
$text_data = array_map('mb_strtolower', $text_data);

4. 모델 평가

• log(): 자연 로그를 계산합니다.
• exp(): 지수를 계산합니다.

// 使用 log() 和 exp() 计算负对数似然损失
$y_pred = log($model->predict_proba($X_test)[:, 1]);
$y_true = log($Y_test);
$loss = -exp(mean($y_pred - y_true));

결론

개발자는 PHP의 강력한 기능 라이브러리를 활용하여 강력하고 효율적인 AI 및 ML 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이러한 기능은 유연성과 편의성을 제공하므로 프로그래머는 기계 학습 작업의 논리와 알고리즘에 집중할 수 있습니다.

위 내용은 인공 지능 및 기계 학습에 PHP 기능 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!