오늘날의 인터넷과 정보기술 시대에 머신러닝과 데이터 사이언스는 점점 더 많은 관심과 관심을 받고 있습니다. 그러나 많은 초보자가 이러한 기술을 배우고 적용할 때 기계 학습 및 데이터 과학을 구현하려면 일부 특수 프로그래밍 언어 및 도구를 사용해야 한다는 점을 깨닫고 이것이 어려울 수 있습니다.
그러나 PHP 프로그래머라면 이 문제에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 일반적인 스크립팅 언어로서 PHP는 웹 분야에서 널리 사용되며 기계 학습 및 데이터 과학 작업에 도움이 될 수 있는 흥미로운 라이브러리와 프레임워크가 많이 있습니다.
먼저 몇 가지 기본 개념을 이해해야 합니다. 머신 러닝은 모델을 학습하고 이를 사용하여 새로운 데이터를 예측, 분류 및 클러스터링하기 위해 데이터 및 알고리즘을 훈련하는 것을 말합니다. 데이터 사이언스는 데이터의 분석과 마이닝을 통해 데이터 속에 숨겨진 패턴과 트렌드를 찾아내는 것을 말한다.
다음으로 PHP의 일부 기계 학습 및 데이터 과학 라이브러리와 프레임워크를 소개하겠습니다.
PHP-ML은 데이터를 지원하는 PHP 기반으로 개발된 간단하고 사용하기 쉬운 기계 학습 라이브러리입니다. 전처리, 특징 추출, 분류, 클러스터링, 회귀와 같은 기계 학습 작업. PHP-ML은 다른 라이브러리나 도구에 의존할 필요가 없는 순수한 PHP 라이브러리이므로 사용이 매우 편리합니다. 동시에 초보자가 빠르게 시작할 수 있도록 자세한 문서와 예제도 제공합니다.
scikit-learn은 분류, 클러스터링, 회귀, 차원 축소 등 다양한 기계 학습 작업에 사용할 수 있는 많은 강력한 기능과 도구를 제공하는 Python 기계 학습 라이브러리입니다. scikit-learn 자체는 PHP 라이브러리는 아니지만 Python 확장 모듈을 통해 호출할 수 있습니다. 특히, PHP는 Python이라는 확장 모듈을 제공합니다. 이를 통해 PHP에서 Python 함수와 모듈을 호출하여 scikit-learn에 대한 호출을 실현할 수 있습니다. Python 확장 모듈을 사용할 때 Python 및 scikit-learn 모듈이 서버에 설치되어 있는지 확인해야 합니다.
TensorFlow는 Google에서 개발한 기계 학습 플랫폼으로, 완전한 기계 학습 프레임워크와 도구 체인 세트를 제공합니다. 주로 Python으로 개발되었지만 제공되는 RESTful API를 통해 PHP와 TensorFlow를 통합할 수도 있습니다. 특히, HTTP 요청을 통해 TensorFlow와 통신하고 훈련 및 예측과 같은 작업을 완료하기 위해 PHP로 코드를 작성할 수 있습니다.
R 언어는 통계 모델링 및 데이터 분석에 사용되는 언어입니다. 풍부한 통계 및 그래픽 도구가 있습니다. R 언어 자체는 PHP 라이브러리는 아니지만, PHP에서 제공하는 rphp 확장 모듈을 통해 PHP와 R 언어를 통합할 수 있습니다. 구체적으로, PHP 코드에서 rphp 확장 모듈을 사용하여 R 언어 함수 및 패키지를 직접 호출하여 데이터 처리 및 분석과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
요약하자면, PHP는 일반 스크립팅 언어로서 기계 학습 및 데이터 과학 애플리케이션에도 사용할 수 있습니다. PHP에는 Python 및 R 언어와 같은 풍부한 기계 학습 및 데이터 과학 라이브러리가 없지만 일부 확장 모듈 및 도구를 통해 다른 언어 및 프레임워크와 통합하여 다양한 기계 학습 및 데이터 과학 작업을 완료할 수 있습니다. 또한 특정 작업을 위해 PHP에 미리 만들어진 라이브러리와 프레임워크가 없는 경우 필요에 따라 자체 기계 학습 및 데이터 과학 도구를 개발할 수도 있습니다.
위 내용은 PHP에서 기계 학습과 데이터 과학을 수행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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