PHP 딥 러닝 초보자 가이드

최근 딥러닝 기술의 급속한 발전은 많은 분야에 큰 영향을 미치고 있습니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 PHP도 점차 딥 러닝과 통합되고 있습니다. 이 기사에서는 초보자에게 PHP 딥 러닝에 대한 간단한 소개 가이드를 제공하여 PHP에서 딥 러닝이 구현되는 방법을 이해하고 그 혜택을 누릴 수 있도록 돕습니다.

먼저 딥러닝이 무엇인지 이해해야 합니다. 인공지능 분야에서 딥러닝(Deep Learning)은 인간이 프로그래밍하는 것이 아니라 컴퓨터가 스스로 학습하고 작업을 수행할 수 있도록 하는 것을 목표로 하는 기계 학습 기술입니다. 딥 러닝은 인간의 사고와 행동을 시뮬레이션하려는 인간의 노력을 나타냅니다.

PHP에서 딥 러닝을 구현하려면 몇 가지 중요한 도구와 라이브러리가 필요합니다. 다음은 주목할만한 도구와 라이브러리입니다.

1. TensorFlow: Python 및 C++ 프로그래밍 언어를 지원하는 매우 인기 있는 딥 러닝 라이브러리입니다. 자세한 문서와 응용 프로그램 예제가 풍부하고 이제 막 학습하는 학습자에게 매우 친숙합니다. 시작되었습니다.
2. Keras: Keras는 TensorFlow에 대한 인터페이스이자 이해하기 쉬운 API를 제공하는 고급 딥 러닝 라이브러리입니다.
3. Theano: Theano는 고성능 컴퓨팅에서 자주 사용되는 수학적 표현을 정의, 최적화 및 평가하기 위한 라이브러리입니다.

PHP 개발자에게는 Keras가 좋은 선택입니다. Keras를 사용하여 딥러닝 모델을 구축할 수 있습니다.

다음으로 PHP에서 딥 러닝에 Keras를 사용하는 방법을 보여 드리겠습니다.

먼저 PHP 환경에 Keras를 설치해야 합니다. Composer를 사용하여 Packagist에서 PHP의 Keras 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 명령줄에 다음 명령을 입력합니다.

composer require php-ai/php-ml

설치가 완료되면 딥 러닝 모델 구축을 시작할 수 있습니다.

여기에서는 딥 러닝 모델의 구성 과정을 보여주기 위해 예제를 사용하겠습니다. 디지털 인식을 위한 모델을 훈련시키고 싶습니다.

먼저 훈련 데이터를 준비해야 합니다. 매우 인기 있는 숫자 데이터세트이자 이미 Keras에 포함되어 있는 MNIST 데이터세트를 사용할 수 있습니다.

use PhpmlDatasetMnistDataset;
$dataset = new MnistDataset();
$dataset->load();

다음으로 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할해야 합니다.

use PhpmlCrossValidationStratifiedRandomSplit;
$sampler = new StratifiedRandomSplit($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets(), 0.5);

이 예에서는 Phpml 라이브러리의 데이터 분할 방법인 StratifiedRandomSplit을 사용했습니다.

다음으로는 Keras를 사용해 딥러닝 모델을 구축해보겠습니다. 간단한 딥러닝 모델인 Sequential 모델을 사용하겠습니다.

use PhpmlNeuralNetworkLayerDense;
use PhpmlNeuralNetworkLayerFlatten;
use PhpmlNeuralNetworkLayerActivation;
use PhpmlNeuralNetworkLayerDropout;
use PhpmlNeuralNetworkClassifierKeras;
use PhpmlNeuralNetworkOptimizerAdam;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunctionSigmoid;

$model = new Sequential();

$model->add(new Flatten());
$model->add(new Dense(800, new Sigmoid()));
$model->add(new Dropout(0.2));
$model->add(new Dense(10, new Sigmoid()));
$model->add(new Activation('softmax'));

$optimizer = new Adam();
$model->compile($optimizer, 'categorical_crossentropy', ['accuracy']);

여기서 순차 모델을 만들고 일부 레이어를 추가했습니다. 구체적으로 Flatten 레이어, 800개 노드의 Dense 레이어, 20% 드롭아웃 레이어, 10개 노드의 Dense 레이어, Softmax 활성화가 포함된 Activation 레이어를 추가했습니다.

다음으로 모델을 훈련 데이터에 맞춰야 합니다.

$keras = new Keras([
    'input_shape' => [1, 28, 28],
    'output_shape' => [10],
    'loss' => 'categorical_crossentropy',
    'metrics' => ['accuracy'],
    'epochs' => 3,
    'batch_size' => 128,
]);

$keras->fit($sampler->getTrainSamples(), $sampler->getTrainLabels());

여기에서는 Keras 객체를 인스턴스화하고 배치 크기 128로 3세대 동안 훈련합니다.

마지막으로 테스트 데이터 세트를 사용하여 모델을 평가할 수 있습니다.

$score = $keras->score($sampler->getTestSamples(), $sampler->getTestLabels());
echo 'Test Accuracy: ' . $score['accuracy'] . PHP_EOL;

여기에서는 Keras에서 제공하는 점수 방법을 사용하여 테스트 데이터 세트의 정확성을 평가합니다.

이것은 PHP 딥러닝에 대한 간단한 입문 가이드입니다. 이제 우리는 Keras를 사용하여 PHP에서 딥 러닝 모델을 구축하는 방법과 모델을 훈련하고 평가하는 방법을 살펴보았습니다. 이 예시를 통해 초보자들이 딥러닝 기술을 더 잘 이해하고 적용할 수 있도록 도움을 드리고자 합니다.

위 내용은 PHP 딥 러닝 초보자 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!