Bina sistem analisis kewangan kecerdasan buatan menggunakan PHP

Dengan perkembangan pesat teknologi maklumat, teknologi kecerdasan buatan telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. Terutamanya dalam bidang kewangan, teknologi kecerdasan buatan boleh membantu syarikat mencapai keputusan kewangan yang lebih tepat, cekap dan bijak. PHP ialah bahasa pengaturcaraan yang popular untuk membina aplikasi web dengan cepat. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa PHP untuk membina sistem analisis kewangan kecerdasan buatan yang mudah dan berkesan untuk membantu syarikat membuat keputusan kewangan.

1. Penyediaan data

Sistem analisis kewangan kecerdasan buatan memerlukan set data untuk analisis dan ramalan. Set data hendaklah mengandungi maklumat berikut:

• Penyata kewangan syarikat, seperti penyata pendapatan, penyata aliran tunai, kunci kira-kira, dsb.
• Data yang berkaitan tentang industri dalam yang dikendalikan oleh syarikat, seperti keuntungan purata Industri, bahagian pasaran, dsb.;
• Data persekitaran makroekonomi syarikat, seperti kadar inflasi, kadar faedah, dsb.

Data di atas boleh diperoleh melalui pelbagai saluran, seperti pengumpulan bebas, sumber data awam, laporan industri, dsb.

2. Pembersihan dan prapemprosesan data

Selepas mendapatkan data, ia perlu dibersihkan dan dipraproses. Ini termasuk:

• mengalih keluar data pendua dan data yang tiada;
• menukar jenis data dan memformat data untuk memudahkan analisis seterusnya
• mengklasifikasikan Penyatuan dan penyeragaman untuk memudahkan perbandingan dan analisis pelbagai jenis data.

3. Kejuruteraan Ciri

Kejuruteraan ciri merujuk kepada pemprosesan, transformasi dan gabungan data mentah supaya ia boleh digunakan untuk membina model dan membuat ramalan. Dalam sistem analisis kewangan kecerdasan buatan, matlamat kejuruteraan ciri adalah untuk mengekstrak pembolehubah ciri daripada data mentah untuk pemodelan dan ramalan.

Sesetengah teknik kejuruteraan ciri termasuk:

• Pemilihan ciri: tapis ciri yang diekstrak dan alih keluar ciri yang berlebihan dan tidak berkaitan untuk meningkatkan ketepatan dan kebolehtafsiran model ;
• Penskalaan ciri: Normalkan atau standardkan ciri berangka untuk memastikan ciri dalam julat berangka yang berbeza mempunyai kepentingan yang sama;
• Gabungan ciri: Gabungkan ciri yang berbeza untuk meningkatkan ketepatan Ramalan.

4. Bina model

Selepas kejuruteraan ciri selesai, anda boleh mula membina model. Sistem analisis kewangan kecerdasan buatan boleh menggunakan pelbagai model untuk ramalan dan klasifikasi, seperti pepohon keputusan, rangkaian saraf, hutan rawak, regresi logistik, dsb.

Artikel ini akan mengambil model regresi logistik sebagai contoh untuk memperkenalkan cara melaksanakannya dalam PHP.

Regression logistik ialah algoritma klasifikasi klasik yang telah digunakan secara meluas dalam masalah klasifikasi binari. Prinsip asasnya ialah memetakan nilai ramalan linear kepada selang [0,1] melalui fungsi sigmoid sebagai kebarangkalian hasil pengelasan. Regresi logistik boleh menggunakan anggaran kemungkinan maksimum atau kaedah regularisasi untuk anggaran parameter.

Dalam PHP, anda boleh menggunakan rangka kerja Apache OTTM (Open Source Text Mining & Machine Learning) untuk melaksanakan model regresi logistik. OTTM termasuk berbilang perpustakaan kelas PHP yang boleh melaksanakan fungsi seperti perlombongan teks, pembelajaran mesin dan analisis data. Antaranya, perpustakaan kelas PHP-ML menyediakan banyak algoritma klasifikasi dan regresi klasik, termasuk regresi logistik, hutan rawak, rangkaian saraf, dll.

Dalam PHP-ML, anda boleh menggunakan kod berikut untuk melaksanakan latihan dan ramalan model regresi logistik:

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

use PhpmlClassificationLogisticRegression;
use PhpmlDatasetDemoIrisDataset;

//加载数据集
$dataset = new IrisDataset();
$classNames = array_unique($dataset->getTargets());

//建立模型
$classifier = new LogisticRegression();
$classifier->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

//预测结果
$predicted = $classifier->predict([[7.2, 3.6, 5.1, 2.5]]);
echo 'Predicted class: '.$classNames[$predicted[0]].'
';

Kod ini akan menggunakan PHP-ML untuk memuatkan set data bunga iris dan latih model regresi logistik, dan gunakan model untuk meramalkan keputusan pengelasan set data.

5. Penilaian dan pengoptimuman model

Selepas model diwujudkan, model perlu dinilai dan dioptimumkan untuk meningkatkan ketepatan ramalan dan prestasi generalisasi. Beberapa penunjuk penilaian model regresi logistik termasuk: kadar ketepatan, kadar ingat semula, nilai F1, nilai AUC, dsb.

Kaedah untuk mengoptimumkan model termasuk: melaraskan hiperparameter model, meningkatkan volum dan ciri data, mengoptimumkan pembersihan data dan proses prapemprosesan, dsb.

6. Bina aplikasi Web

Selepas melengkapkan latihan dan penilaian model, anda boleh menggunakan model tersebut pada aplikasi Web untuk membantu perusahaan dalam analisis dan keputusan kewangan -membuat.

Dalam PHP, anda boleh menggunakan pelbagai rangka kerja web, seperti Laravel, CodeIgniter, dsb., untuk membina bahagian hadapan dan bahagian belakang sistem analisis kewangan kecerdasan buatan. Antara muka bahagian hadapan hendaklah intuitif, mesra, dan mudah dikendalikan, dan logik perniagaan bahagian belakang hendaklah jelas, selamat dan sangat tersedia.

Selepas menyepadukan modul analisis kewangan kecerdasan buatan dengan aplikasi web, analisis, ramalan dan paparan visual data kewangan dapat direalisasikan. Melalui analisis data sejarah dan arah aliran masa depan, syarikat boleh menjalankan ramalan kewangan dan merancang dengan lebih tepat untuk meningkatkan keupayaan membuat keputusan dan daya saing pasaran mereka.

Kesimpulan

Aplikasi teknologi kecerdasan buatan dalam bidang kewangan boleh membantu syarikat mencapai keputusan kewangan yang lebih bijak dan tepat. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang popular, PHP boleh membina aplikasi web dengan cepat dan menggunakan perpustakaan seperti PHP-ML untuk melaksanakan pembelajaran mesin dan fungsi kecerdasan buatan dengan cepat. Melalui langkah dan kaedah yang diterangkan dalam artikel ini, syarikat boleh membina sistem analisis kewangan kecerdasan buatan yang mudah dan berkesan untuk menggalakkan pembangunan dan pertumbuhan syarikat.

Atas ialah kandungan terperinci Bina sistem analisis kewangan kecerdasan buatan menggunakan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!