Искусственный интеллект (далее ИИ) — в информатике так называют набор программ, которые помогают компьютеру мыслить «умно». Проще говоря — ИИ помогает решать сложные проблемы, обучаясь на своих ошибках. Основная цель ИИ — помочь компьютеру развиваться и совершенствоваться для того, чтобы решать сложные проблемы за счет способностей к рассуждению и самообучению.
В отличие от традиционного программирования, где правила определены явно — машинное обучение использует наборы данных для обучения математических алгоритмов, и создает свои правила и условия на основе этого набора данных. Используя эти правила, компьютерные системы выполняют сложные задачи, требующие определенного человеческого интеллекта. Проще говоря, машинное обучение — это раздел информатики, совмещенный с математикой, статистикой и теорией вероятностей.
Чаще всего для работы с ИИ используют Python, но мне стало интересно, можно ли обучить нейросеть при помощи PHP.
Это библиотека высокого уровня для применения машинного обучения на PHP — она предлагает более 40 контролируемых и неконтролируемых алгоритмов для решения компьютерных проблем.
Rubix ML предлагает разработчикам широкий спектр примеров для изучения и понимания концепций искусственного интеллекта. Большинство примеров кода доступны в репозитории GitHub.
Чтобы использовать RubixML, понадобится версия PHP не ниже 7.2, минимум 1 ГБ выделенной оперативной памяти. Производительность компьютера является наиболее важным фактором при выполнении программ машинного обучения
Эта библиотека включает в себя алгоритмы машинного обучения, а также API-интерфейсы обработки данных. С PHP ML можно решать такие простые задачи как прогнозирование спама в электронных письмах. Библиотека PHP ML не имеет широкого набора алгоритмов, но включает в себя большинство базовых алгоритмов — таких как классификация, анализ тональности, нейронные сети.
Это простая библиотека РHP для создания нейронных сетей. Она отлично подойдет новичкам в области ИИ, которые хотят изучить концепции искусственного интеллекта без дополнительных затрат на изучение новых языков, таких как Python.
Компании с небольшими командами, где нет инженеров по машинному обучению, могут присмотреться к библиотекам PHP-ML или RubixML — с ними обучение ИИ будет проще и быстрее по сравнению с изучением сложных библиотек и алгоритмов. Но если требуется обрабатывать петабайты данных и выполнять интенсивные вычисления с этими наборами данных, PHP не будет являться правильным выбором. Однако в небольших приложениях, где набор данных размером в несколько мегабайт, для решения проблем машинного обучения можно использовать PHP.