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인공 지능 기술의 빠른 개발로 점점 더 많은 개발자들이 AI 기능을 기존 웹 개발 프레임 워크와 통합하려고 노력하고 있습니다. 널리 사용되는 백엔드 언어로서 PHP는 Laravel 및 Symfony와 같은 성숙한 프레임 워크를 가지고있어 AI 구동 자동화를 실현하기위한 좋은 기초를 제공합니다. 이 기사는 PHP 환경에서 AI 기능을 구현하는 방법을 소개하고 웹 응용 프로그램의 지능형 업그레이드를 홍보합니다.
인공 지능은 기계 학습, 자연어 처리, 이미지 인식 등과 같은 분야를 다룹니다. 이러한 기술은 일반적으로 많은 양의 데이터에 의존합니다. PHP 프레임 워크의 유연성 덕분에 개발자는 데이터 처리 모듈을 신속하게 구축하여 AI 모델의 교육 및 배포를 지원할 수 있습니다.
AI를 구현하기 전에 데이터를 수집하고 청소해야합니다. Laravel의 Eloquent ORM의 도움으로 개발자는 데이터베이스를 효율적으로 운영하고 데이터 수집 작업을 완료 할 수 있습니다.
// 사용Eloquent사용자 데이터를 얻는 모델
$users = User::where('active', 1)->get();
데이터 추출을 완료 한 후에는 데이터를 청소하고 추출하여 후속 모델 교육 작업에 적합하게 만들어야합니다.
PHP는 기계 학습의 주류 언어는 아니지만 PHP-ML과 같은 오픈 소스 라이브러리를 보유하고 있지만 개발자는 여전히 PHP에서 기본 AI 기능을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, K에 가장 가까운 이웃 알고리즘을 사용하여 분류하십시오.
use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;
// 교육 데이터
$samples = [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [6, 5], [7, 9]];
$labels = [0, 0, 0, 1, 1];
// 모델을 만들고 훈련하십시오
$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier->train($samples, $labels);
// 새로운 데이터를 예측합니다
$predicted = $classifier->predict([5, 5]);
echo '예측 된 결과: ' . $predicted;
위의 접근 방식을 통해 개발자는 모델을 신속하게 구축하고 프로젝트에서 테스트 할 수 있습니다.
모델 교육을 완료 한 후 다음 단계는 PHP 프레임 워크에 포함시키는 것입니다. 일반적인 방법에는 프론트 엔드가 예측 결과를 요청할 수 있도록 API 인터페이스 작성이 포함됩니다.
Route::post('/predict', function(Request $request) {
$data = $request->input('data');
// 加载并사용模型
$classifier = new KNearestNeighbors();
$predicted = $classifier->predict($data);
return response()->json(['prediction' => $predicted]);
});
API를 통해 프론트 엔드 시스템을 사용하여 AI 모델에 쉽게 연결하여 실시간 예측 및 응답을 달성 할 수 있습니다.
자동화는 데이터 예측에만 국한되지 않고 모델의 시간 완료 교육 및 데이터 업데이트도 포함됩니다. Laravel Framework의 내장 스케줄러 기능은 다음을위한 편의를 제공합니다.
$schedule->call(function () {
// 여기서는 모델 재교사 또는 데이터 업데이트를 수행 할 수 있습니다
})->hourly();
작업을 정기적으로 실행함으로써 시스템은 최신 데이터를 지속적으로 학습하고 동적 최적화를 달성 할 수 있습니다.
AI 기능을 PHP 프레임 워크와 결합하면 개발 효율성을 향상시킬뿐만 아니라 웹 애플리케이션으로 지능적인 변환을 제공합니다. 데이터 처리, 모델 교육 또는 자동 실행에 관계없이 PHP 개발자는 기존 도구를 통해 지능형 시스템을 빠르게 구축 할 수 있습니다. 기술의 지속적인 발전 시점에 AI를 PHP 응용 프로그램에 통합하는 방법을 아는 것은 개발자에게 중요한 경쟁력이 될 것입니다.
