Machine learning con PHP

Machine learning con PHP

Machine Learning con PHP: Guida Tecnica e Applicazioni Pratiche

Il Machine Learning (ML) rappresenta una delle tecnologie più innovative e trasversali nel panorama dello sviluppo software. Sebbene PHP sia storicamente associato allo sviluppo web, negli ultimi anni si sono aperte opportunità interessanti per sfruttare il machine learning direttamente in questo linguaggio. Grazie a librerie come PHP-ML e framework dedicati, gli sviluppatori possono integrare algoritmi intelligenti nei loro progetti. In questo articolo, esploreremo come implementare il ML con PHP, con un focus tecnico, esempi di codice e utilizzi pratici.

Perché fare Machine Learning con PHP?

PHP è uno dei linguaggi più diffusi nel web development grazie alla sua semplicità e versatilità. Integrare il Machine Learning in PHP permette di aggiungere funzionalità avanzate alle applicazioni web, come la raccomandazione di prodotti, il riconoscimento di immagini o l’analisi predittiva. Sebbene Python e R siano i linguaggi più comuni per l’ML, PHP è ideale per i progetti in cui si desidera una soluzione end-to-end senza introdurre nuovi linguaggi o complessità.

Libreria principale: PHP-ML

La libreria PHP-ML (PHP Machine Learning) è uno strumento completo per l’implementazione di algoritmi ML in PHP. Offre un set di funzionalità ben strutturate per creare modelli, pre-elaborare dati e convalidare risultati. Vediamo come iniziare:

Installazione di PHP-ML

PHP-ML può essere installata facilmente tramite Composer:

composer require php-ai/php-ml

Una volta installata, puoi iniziare a utilizzarla per implementare algoritmi di machine learning.

Algoritmi disponibili in PHP-ML -Machine learning con PHP

PHP-ML supporta una varietà di algoritmi per classificazione, regressione e clustering. Ecco alcuni esempi:

Classificazione con Support Vector Machine (SVM)

Esempio pratico di utilizzo:

require 'vendor/autoload.php';

use Phpml\Classification\SVC;
use Phpml\SupportVectorMachine\Kernel;

// Dati di esempio
$samples = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [5, 6]];
$labels = ['a', 'a', 'b', 'b'];

// Creazione del classificatore
$classifier = new SVC(Kernel::LINEAR, $cost = 1000);
$classifier->train($samples, $labels);

// Predizione
$result = $classifier->predict([3, 3]);

echo "La classe predetta è: $result";

Regressione Lineare

La regressione è utile per fare previsioni basate su dati continui:

use Phpml\Regression\LeastSquares;

$samples = [[10], [20], [30]];
$targets = [15, 25, 35];

$regression = new LeastSquares();
$regression->train($samples, $targets);

echo $regression->predict([40]); // Predice il valore per 40

Cross Validation

La validazione incrociata è fondamentale per verificare le prestazioni di un modello. PHP-ML offre strumenti per effettuare questo tipo di analisi:

use Phpml\CrossValidation\StratifiedRandomSplit;

$dataset = new ArrayDataset($samples, $labels);
$split = new StratifiedRandomSplit($dataset);

$trainSamples = $split->getTrainSamples();
$testSamples = $split->getTestSamples();

Neural Network

Le reti neurali sono supportate in PHP-ML tramite strutture di base. Ecco un esempio di una rete semplice:

use Phpml\NeuralNetwork\Layer;
use Phpml\NeuralNetwork\Node\Neuron;

$layer = new Layer(2, Neuron::class);
$layer->addNeuron(new Neuron());

Sebbene il supporto sia limitato rispetto a framework come TensorFlow, è possibile creare modelli di base per apprendimento supervisionato.

Preprocessing e Feature Extraction

Preprocessing dei Dati

PHP-ML include strumenti per normalizzare e standardizzare i dati:

use Phpml\Preprocessing\Normalizer;

$samples = [[1, 0.5], [2, 0.3], [0.5, 0.8]];
$normalizer = new Normalizer();
$normalizer->transform($samples);

Feature Extraction

Per estrarre caratteristiche dai testi, è possibile utilizzare il Token Count Vectorizer:

use Phpml\FeatureExtraction\TokenCountVectorizer;
use Phpml\Tokenization\WhitespaceTokenizer;

$samples = ['ciao mondo', 'machine learning con PHP'];

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());
$vectorizer->fit($samples);
$vectorizer->transform($samples);

Librerie per il Deep Learning

Per il deep learning in PHP, una libreria interessante è Rubix ML. Offre supporto per modelli più complessi, come reti neurali profonde.

Installazione di Rubix ML

composer require rubix/ml

Creazione di una Rete Neurale

Ecco un esempio pratico:

use Rubix\ML\Classifiers\MLPClassifier;
use Rubix\ML\NeuralNet\Layers\Dense;
use Rubix\ML\Datasets\Labeled;

$samples = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]];
$labels = ['a', 'b', 'c'];

$estimator = new MLPClassifier([
    new Dense(100),
    new Dense(50),
]);

$estimator->train(new Labeled($samples, $labels));

$result = $estimator->predict([2, 3]);

echo "Classe predetta: $result";

Utilizzi Pratici

1. Raccomandazione di Prodotti: Utilizzando algoritmi di classificazione e clustering.
2. Analisi Predittiva: Per forecast e business intelligence.
3. Riconoscimento di Immagini: Con reti neurali (seppur limitate in PHP).
4. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Per analisi dei testi e sentiment analysis.

Conclusione – Machine learning con PHP

Sebbene PHP non sia il linguaggio di riferimento per il Machine Learning, strumenti come PHP-ML e Rubix ML dimostrano che è possibile implementare algoritmi avanzati senza abbandonare l’ecosistema PHP. Per le aziende IT, è fondamentale investire nella formazione continua per rimanere competitivi. Innovaformazione, scuola informatica specializzata nei corsi per sviluppatori, affianca le imprese nella formazione del personale IT, seguendo costantemente l’evoluzione del mercato. Contattaci per scoprire come con un corso di formazione possiamo aiutarti ad integrare il Machine Learning nei tuoi progetti.

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(fonte)

INFO: info@innovaformazione.net – tel. 3471012275 (Dario Carrassi)