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.
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.
$ curl -sS https://getcomposer.org/installer | php
$ mv composer.phar /usr/local/bin/composer
{
"require": {
"php-ai/php-ml": "~0.8"
}
}
$ composer install
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>
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>
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>
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.