Машинное обучение и нейронные сети на PHP: библиотека PHP-ML |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-03-17 19:01 Согласно Википедии, машинное обучение (англ. Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта, математическая дисциплина, использующая разделы математической статистики, численных методов оптимизации, теории вероятностей, дискретного анализа, и извлекающая знания из данных. Это словосочетание, ровно как и «Нейронные сети», на слуху уже 2 года, и, как заявляют разнообразные эксперты, именно за этими вещами будущее. Принято считать, что для всех этих проявлений искусственного интеллекта нужно использовать специальные языки, как, например, R или хотя бы Python. Но это не так. PHP-ML — полноценная библиотека для работы с искусственным интеллектом, разработанная командой PHP-AI. В последнее время PHP-ML стала одной из самых популярных на GitHub. Как говорят сами создатели, пакет является «свежим подходом к машинному обучению на PHP». Из требований — установленная версия интерпретатора не ниже 7.0. Добавить разработку к своему проекту можно через Composer: Из возможностей: Конечно, PHP-ML не избавит вас от необходимости изучения некоторых теоретических данных (например, ознакомьтесь с нашей подборкой материалов для изучения машинного обучения), но если вы разрабатываете веб-проект, то использование машинного обучения в нем стало как никогда просто. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: tproger.ru Комментарии: |
|