Pembelajaran Mesin dengan PHP dan TensorFlow

Pembelajaran mesin ialah cabang penting dalam bidang sains komputer, yang khusus untuk mengkaji cara menggunakan data untuk membolehkan komputer belajar daripadanya dan meningkatkan prestasi. Sepanjang beberapa dekad yang lalu, pembelajaran mesin telah mencapai kejayaan besar, dengan aplikasi yang merangkumi pelbagai bidang, termasuk pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman imej, sistem pengesyoran dan banyak lagi.

Dalam proses pelaksanaan algoritma pembelajaran mesin, terdapat banyak bahasa pengaturcaraan berbeza yang boleh digunakan. Antaranya, Python dan R ialah dua bahasa yang paling popular, dan kedua-duanya mempunyai perpustakaan pembelajaran mesin yang sangat kaya dan sokongan teknikal. Tetapi sebagai salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular di dunia, PHP juga mempunyai kelebihannya yang unik. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan TensorFlow untuk pembelajaran mesin.

TensorFlow ialah rangka kerja sumber terbuka yang dibangunkan oleh Google yang boleh menjalankan tugas pengkomputeran melalui graf aliran data. TensorFlow mempunyai fleksibiliti dan skalabiliti yang tinggi, boleh melaksanakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin dengan mudah, dan juga boleh berjalan pada platform dan peranti yang berbeza.

Pertama, kita perlu memasang sambungan TensorFlow untuk PHP. Pada masa ini, sambungan TensorFlow dalam PHP adalah percubaan, jadi pemasangan mungkin sukar. Walau bagaimanapun, jika anda sudah mempunyai kebergantungan untuk PHP dan TensorFlow dipasang, maka pemasangan sambungan akan menjadi mudah. Anda boleh memuat turun versi terkini sambungan PHP TensorFlow daripada GitHub dan memasangnya pada sistem anda.

Setelah sambungan dipasang, kami boleh mula membina model pembelajaran mesin menggunakan PHP dan TensorFlow. Berikut ialah contoh mudah untuk mengklasifikasikan imej digit tulisan tangan:

<?php

use TensorFlowTensor;
use TensorFlowTensorFlow;

// Load the MNIST dataset
$mnist = TensorFlow::dataset('mnist');

// Split the dataset into training and testing sets
$trainSize = 50000;
$trainDataset = $mnist->train()->shuffle($trainSize)->take($trainSize);
$testDataset = $mnist->test()->take(10000);

// Define the model architecture
$input = TensorFlow::input([784]);
$fc1 = TensorFlow::dense($input, 256, 'relu');
$fc2 = TensorFlow::dense($fc1, 128, 'relu');
$output = TensorFlow::dense($fc2, 10, 'softmax');

// Compile the model
$model = TensorFlow::model($input, $output);
$model->compile(optimizer: 'adam', loss: 'sparse_categorical_crossentropy', metrics: ['accuracy']);

// Train the model
$model->fit($trainDataset, epochs: 10, validationData: $testDataset);

// Evaluate the model
$evaluation = $model->evaluate($testDataset);
print_r($evaluation);

?>

Dalam contoh ini, kami mula-mula memuatkan set data MNIST dan membahagikannya kepada set latihan dan set ujian. Kemudian, kami mentakrifkan model rangkaian saraf yang mengandungi dua lapisan padat, menggunakan fungsi pengaktifan relu dan lapisan keluaran softmax. Akhirnya, kami menyusun model dan mengoptimumkannya. Semasa proses latihan, kami menggunakan pengoptimum Adam dan fungsi kehilangan entropi silang klasifikasi jarang, dan melatih model pada set ujian selama 10 zaman. Selepas latihan selesai, kami menilai prestasi model pada set ujian.

Perlu diingat bahawa apabila menggunakan PHP dan TensorFlow untuk pembelajaran mesin, kita perlu mempunyai asas tertentu dalam matematik dan sains komputer. Khususnya, butiran matematik dan statistik perlu diambil kira semasa mereka bentuk model dan memilih algoritma. Pada masa yang sama, memandangkan gabungan PHP dan TensorFlow masih di peringkat awal, sebagai tambahan kepada operasi algebra linear asas, operasi lanjutan lain mungkin perlu dilaksanakan menggunakan API Python TensorFlow.

Secara umumnya, berbanding bahasa pembelajaran mesin lain, aplikasi sambungan TensorFlow PHP masih dalam keadaan percubaan. Walau bagaimanapun, potensinya sangat besar dan menjanjikan lebih banyak peluang pembelajaran mesin untuk pembangun PHP. Jika anda berminat dengan gabungan PHP dan TensorFlow, anda boleh mencuba ciri ini untuk meneroka potensi PHP dalam bidang pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Pembelajaran Mesin dengan PHP dan TensorFlow. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!