Melaksanakan algoritma pembelajaran mesin (ML) menggunakan PHP

Apabila kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin semakin matang, semakin banyak syarikat dan pembangun mula memberi perhatian kepada pelaksanaan algoritma pembelajaran mesin dengan harapan memperoleh lebih banyak nilai perniagaan daripadanya. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pembangunan aplikasi Web dan perusahaan, bolehkah PHP melaksanakan algoritma pembelajaran mesin? Jawapannya ya.

Pengenalan kepada algoritma pembelajaran mesin

Sebelum memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan algoritma pembelajaran mesin, mari kita fahami algoritma pembelajaran mesin terlebih dahulu. Pembelajaran Mesin (ML) ialah satu cabang kecerdasan buatan dan disiplin yang mengkaji cara membuat sistem komputer bertambah baik secara automatik menggunakan pengalaman. Ringkasnya, pembelajaran mesin adalah untuk menganalisis dan memproses sejumlah besar data untuk menemui corak antara data, untuk meramal dan mengklasifikasikan operasi.

Algoritma pembelajaran mesin terbahagi terutamanya kepada tiga jenis: pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan dan pembelajaran separa penyeliaan. Pembelajaran terselia merujuk kepada kaedah pembelajaran yang melaraskan parameter algoritma secara berterusan melalui sampel input dan output set latihan supaya dapat meramalkan hasil output pembelajaran tanpa pengawasan dengan tepat merujuk kepada membahagikan set data kepada beberapa kelompok dan menemui perbezaan antara data. Persatuan dan corak; pembelajaran separuh diselia ialah kaedah pembelajaran antara diselia dan tidak diselia Ia biasanya meningkatkan ketepatan model melalui sejumlah besar data tidak berlabel di bawah set data berlabel terhad.

PHP melaksanakan algoritma pembelajaran mesin

PHP ialah bahasa skrip sumber terbuka Disebabkan cirinya yang mudah dipelajari dan mudah digunakan, ia digunakan secara meluas dalam bidang seperti Web pembangunan, pembangunan aplikasi perusahaan, dan analisis data. Walaupun PHP tidak digunakan secara meluas dalam bidang pembelajaran mesin seperti bahasa Python dan R, terdapat banyak perpustakaan dan rangka kerja pihak ketiga yang boleh membantu pembangun PHP melaksanakan algoritma pembelajaran mesin.

1. Pustaka PHP-ML

PHP-ML ialah perpustakaan pembelajaran mesin berasaskan PHP yang menyediakan berbilang algoritma seperti pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan dan pembelajaran separa penyeliaan. , seperti pepohon keputusan, K-Means, SVM, Bayes naif, rangkaian saraf, dsb., dan juga menyediakan pelbagai fungsi seperti pengekstrakan ciri, pemprosesan data dan penilaian model. Menggunakan perpustakaan PHP-ML, anda boleh melaksanakan algoritma pembelajaran mesin dengan cepat dan mudah Berikut ialah kod sampel untuk pengelas pokok keputusan yang dilaksanakan menggunakan perpustakaan PHP-ML:

use PhpmlClassificationDecisionTree;
use PhpmlDatasetCsvDataset;
use PhpmlFeatureExtractionStopWordsEnglish;
use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;
use PhpmlPreprocessingNormalizerMinMaxScaler;

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

$dataset = new CsvDataset('spam.csv', 1, true);
$samples = $dataset->getSamples();
$labels = $dataset->getTargets();

$vectorizer = new PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer();
$vectorizer->fit($samples);
$vectorizer->transform($samples);

$sampler = new PhpmlSamplingStratifiedRandomSplit($labels, 0.3);

$classifier = new DecisionTree();
$classifier->train($sampler->getTrainSamples(), $sampler->getTrainLabels());

$predictedLabels = $classifier->predict($sampler->getTestSamples());

Dalam contoh di atas, kami lulus. CsvDataset Baca set data daripada fail CSV, gunakan kaedah pengekstrakan ciri dan transformasi untuk menukar teks kepada vektor, kemudian gunakan DecisionTree untuk latihan model dan ramalan, dan akhirnya mengeluarkan label yang diramalkan.

2. PHPSandbox

PHPSandbox ialah kotak pasir PHP Atas sebab keselamatan, beberapa fungsi PHP mungkin dilumpuhkan, yang tidak sesuai untuk sesetengah aplikasi keupayaan pembelajaran mesin di dalamnya. PHPSandbox juga menyediakan model boleh atur cara dan dua pemalam sambungan PHP yang tersedia, SIG_ALARM (selamat) dan SYSCALL (boleh dipanggil). Berikut ialah kod sampel yang menggunakan PHPSandbox untuk melaksanakan algoritma pembelajaran mesin:

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

$sandbox = new PHPSandboxPHPSandbox;
$sandbox->setOptions(array(
    'disable_functions' => array(),
));

$train_data = array(array(1.0, 1.0), array(-1.0, -1.0), array(1.0, -1.0), array(-1.0, 1.0));
$train_label = array(1, -1, -1, 1);
$svm = $sandbox->svm_train($train_data, $train_label);
$result = $sandbox->svm_predict(array(1.5, -1.5), $svm);

Dalam contoh ini, kami melatih pengelas SVM melalui fungsi svm_train PHPSandbox dan meramalkan sampel ujian melalui fungsi svm_predict.

Melaksanakan algoritma pembelajaran mesin dalam PHP juga memerlukan pertimbangan beberapa isu yang dihadapi dalam algoritma, seperti kualiti data, pemilihan parameter dan penilaian model. Selain itu, anda juga perlu menguasai beberapa matematik asas, statistik dan teori pembelajaran mesin untuk lebih memahami prinsip dan penggunaan algoritma.

Kesimpulan

Sebagai teknologi dengan prospek pembangunan yang luas, pembelajaran mesin juga menyediakan lebih banyak peluang untuk pembangun kerana bidang aplikasinya terus berkembang. Walaupun PHP juga dianggap sebagai bahasa pilihan kedua untuk pembelajaran mesin, ia boleh menggunakan perpustakaan dan rangka kerja pihak ketiga untuk melaksanakan algoritma pembelajaran mesin asas dengan cepat, menyediakan lebih banyak pilihan aplikasi kepada perusahaan dan pembangun. Jika anda ingin mempelajari pembelajaran mesin, anda juga boleh cuba melaksanakan algoritma pembelajaran mesin dalam PHP dan temui keseronokan!

Atas ialah kandungan terperinci Melaksanakan algoritma pembelajaran mesin (ML) menggunakan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!