Dengan perkembangan pesat kecerdasan buatan, pembelajaran mendalam telah menjadi topik hangat. Walau bagaimanapun, bidang ini juga boleh kelihatan rumit dan sukar untuk pelajar. Walau bagaimanapun, hari ini saya ingin memperkenalkan kepada anda beberapa kaedah berdasarkan PHP dan TensorFlow.js, supaya pemula juga boleh menguasai teknologi pembelajaran mendalam.
Asas pembelajaran mendalam ialah rangkaian saraf, iaitu struktur rangkaian yang diilhamkan oleh sistem saraf manusia. Pembelajaran mendalam melakukan pengecaman corak menggunakan rangkaian saraf untuk menyelesaikan pelbagai masalah seperti pengecaman imej dan pertuturan. Rangkaian ini diperbuat daripada neuron dan belajar cara menukar input kepada output dengan melaraskan berat dan berat sebelah.
PHP ialah bahasa pengaturcaraan bahagian pelayan yang digunakan secara meluas yang boleh digunakan untuk membangunkan aplikasi web, kedai dalam talian, blog dan banyak lagi. PHP mempunyai banyak kelebihan, yang penting ialah ia boleh berfungsi dengan banyak pangkalan data yang berbeza.
TensorFlow.js ialah perpustakaan JavaScript yang membolehkan anda melatih dan menggunakan model pembelajaran mesin pada penyemak imbas. Oleh itu, TensorFlow.js ialah alat pembangunan yang agak baharu, tetapi ia telah terbukti sangat berguna.
Mempelajari pembelajaran mendalam memerlukan masa dan kesabaran, tetapi kedua-dua teknologi, PHP dan TensorFlow.js, agak mudah dipelajari. Anda boleh memilih daripada beberapa tutorial dalam talian dan video percuma untuk mempelajarinya. Anda juga boleh menyertai beberapa komuniti pembelajaran mesin atau menggunakan forum untuk mendapatkan bantuan dan nasihat.
Setelah anda menguasai asas PHP dan TensorFlow.js, anda boleh mula menggunakannya untuk pembelajaran mendalam. Berikut ialah beberapa kaedah untuk pembelajaran mendalam menggunakan PHP dan TensorFlow.js:
a.
Pustaka TensorFlow.js mengandungi banyak model terlatih yang boleh digunakan untuk memproses pelbagai jenis data. Anda boleh menggunakan kod PHP untuk menyepadukan TensorFlow.js ke dalam aplikasi anda dan memuatkan model yang sepadan. Sebagai contoh, anda boleh memuatkan model klasifikasi imej dan mengujinya menggunakan kod PHP.
b. Bina model pembelajaran mendalam anda sendiri menggunakan PHP dan TensorFlow.js.
Selain menggunakan model pra-latihan, anda juga boleh membina model pembelajaran mendalam anda sendiri menggunakan PHP dan TensorFlow.js. Anda boleh menentukan struktur rangkaian saraf dan melatih model dengan menulis kod TensorFlow.js dalam PHP. Setelah anda selesai melatih model, anda boleh mengujinya menggunakan kod PHP.
c. Integrasikan PHP dan TensorFlow.js dengan pangkalan data.
PHP bagus untuk bekerja dengan pangkalan data. Anda boleh menggunakan PHP dan TensorFlow.js untuk mengakses data dalam pangkalan data dan menggunakannya untuk latihan dan ujian model. Contohnya, anda boleh menggunakan kod PHP untuk membaca imej daripada pangkalan data dan mengklasifikasikannya menggunakan TensorFlow.js.
Pembelajaran mendalam ialah bidang teknikal yang sangat popular yang mungkin terasa rumit dan sukar untuk pemula. Walau bagaimanapun, dengan mempelajari PHP dan TensorFlow.js, anda boleh menguasai asas bidang ini dan mula membina model pembelajaran mendalam anda sendiri. Perlu dinyatakan bahawa kerana PHP dan TensorFlow.js kedua-duanya sangat mudah dipelajari, anda boleh bermula dengan cepat.
Sudah tentu, pembelajaran mendalam adalah teknologi yang memerlukan pembelajaran berterusan. Anda perlu mengekalkan semangat anda untuk belajar, kerap menyertai komuniti dalam talian dan forum yang berkaitan dengan pembelajaran mendalam, dan mengikuti perkembangan teknologi terkini. Walau bagaimanapun, jika anda telah menguasai asas PHP dan TensorFlow.js, anda telah pun mengambil langkah pertama ke dalam bidang pembelajaran mendalam.
Atas ialah kandungan terperinci Ketahui cara melakukan pembelajaran mendalam dengan PHP dan TensorFlow.js. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!