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PHP : 실제 자습서 및 예제로 기계 학습 모델을 쉽게 구축합니다.

M66 2025-06-24

PHP를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하는 방법

인공 지능의 중요한 지점으로서 기계 학습은 많은 분야에서 널리 사용되었습니다. 머신 러닝 모델을 구축 할 때는 인기있는 서버 측 프로그래밍 언어로서 PHP가 고유 한 장점을 재생할 수 있습니다. 이 기사는 PHP를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하고 실제 코드 예제를 제공하는 방법을 소개합니다.

1. PHP 머신 러닝 라이브러리를 설치하십시오

머신 러닝 모델 구축을 시작하기 전에 관련 PHP 머신 러닝 라이브러리를 설치해야합니다. PHP-ML은 회귀, 분류 및 클러스터링과 같은 작업을 지원하는 포괄적 인 PHP 머신 러닝 라이브러리입니다. PHP-ML을 설치하는 단계는 다음과 같습니다.

  1. 터미널을 열고 작곡가 설치 (PHP 의존성 관리 도구) :
 $ curl -sS https://getcomposer.org/installer | php
$ mv composer.phar /usr/local/bin/composer
  1. 다음 내용으로 PHP 프로젝트 디렉토리에서 Composer.json 파일을 만듭니다.
 {
  "require": {
    "php-ai/php-ml": "~0.8"
  }
}
  1. PHP-ML 라이브러리를 설치하려면 명령을 실행하십시오.
 $ composer install

2. 회귀 모델

회귀 모델은 종종 수치 대상 변수를 예측하는 데 사용됩니다. 다음은 PHP를 사용하여 회귀 모델을 구축하는 예입니다.

 // 필요한 수업을 소개합니다
require 'vendor/autoload.php';
<p>use Phpml\Regression\SVR;<br>
use Phpml\SupportVectorMachine\Kernel;</p>
<p>// 교육 데이터<br>
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];<br>
$targets = [3.1, 3.6, 3.8, 4, 4.1];</p>
<p>// 회귀 모델을 만듭니다<br>
$regression = new SVR(Kernel::LINEAR);<br>
$regression->train($samples, $targets);</p>
<p>// 새로운 데이터를 예측합니다<br>
$prediction = $regression->predict([[64]]);<br>
echo "예측 된 결과：" . $prediction;<br>

III. 분류 모델

분류 모델은 데이터를 다른 범주로 나누는 데 적합합니다. 다음 예는 PHP를 사용하여 분류 모델을 구축하는 방법을 보여줍니다.

 // 필요한 수업을 소개합니다
require 'vendor/autoload.php';
<p>use Phpml\Classification\SVC;<br>
use Phpml\SupportVectorMachine\Kernel;</p>
<p>// 교육 데이터<br>
$samples = [[150, 50], [160, 60], [170, 70], [180, 80]];<br>
$targets = ['남성', '여성', '남성', '여성'];</p>
<p>// 분류 모델을 만듭니다<br>
$classifier = new SVC(Kernel::RBF, 1000);<br>
$classifier->train($samples, $targets);</p>
<p>// 새로운 데이터를 예측합니다<br>
$prediction = $classifier->predict([[190, 90]]);<br>
echo "예측 된 결과：" . $prediction;<br>

IV. 클러스터링 모델

클러스터링 모델은 데이터를 다른 클러스터로 나누는 데 사용됩니다. 다음은 PHP를 사용하여 클러스터링 모델을 구축하기위한 예제 코드를 보여줍니다.

 // 필요한 수업을 소개합니다
require 'vendor/autoload.php';
<p>use Phpml\Clustering\KMeans;</p>
<p>// 교육 데이터<br>
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];</p>
<p>// 클러스터링 모델을 만듭니다<br>
$clustering = new KMeans(3);<br>
$clustering->train($samples);</p>
<p>// 새로운 데이터를 예측합니다<br>
$prediction = $clustering->predict([[64]]);<br>
echo "예측 된 결과：" . $prediction;<br>

요약

이 기사는 PHP를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하는 기본 프로세스를 소개하고 특정 예를 통해 회귀, 분류 및 클러스터링 모델 구현 방법을 보여줍니다. PHP-ML 라이브러리 외에도 PHP 생태계에서 선택할 수있는 다른 기계 학습 확장 라이브러리가 있으며 개발자는 프로젝트 요구에 따라 유연하게 적용 할 수 있습니다. 이 기사가 PHP 환경에서 기계 학습 개발을 성공적으로 수행하는 데 도움이되기를 바랍니다.

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