PHP ile Makine Öğrenmesi: Başlangıç Rehberi

Adı : PHP ile Makine Öğrenmesi: Başlangıç Rehberi

PHP ile Makine Öğrenmesi: Başlangıç Rehberi

Makine öğrenmesi, bir bilgisayar programının veri analizi yaparak, kullanıcının belirlediği hedefleri gerçekleştirebilen bir yetenek kazanmasıdır. PHP, internet üzerinde aktif olarak kullanılan ve popüler bir programlama dilidir. Bu rehberde, PHP kullanarak makine öğrenmesi projelerine nasıl başlayabileceğinizi öğreneceksiniz.

1. Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine öğrenmesi, bilgisayarların büyük miktarda veri analiz ederek öğrenmesine ve bu bilgiyi kullanmasına izin veren bir yapay zeka dalıdır. Örneğin, bir e-posta uygulaması spam ve önemsiz e-postaları otomatik olarak ayırabilen bir makine öğrenmesi modülüne sahip olabilir. PHP kullanarak bu tür bir modül oluşturabilirsiniz.

2. PHP ile Makine Öğrenmesi İçin Kütüphaneler
PHP, makine öğrenmesi projeleri için özel olarak tasarlanmamış bir dil olsa da, kullanabileceğimiz birkaç kütüphane bulunmaktadır. PHP-ML, PHP ile makine öğrenmesi uygulamaları oluşturmamıza olanak tanıyan popüler bir kütüphanedir. Bunun yanında, PHP ile TensorFlow veya Scikit-learn gibi popüler makine öğrenmesi kütüphaneleri kullanmak için Python ile PHP arasında entegrasyon sağlayan yöntemler de vardır.

3. Spam E-posta Filtresi Örneği
Bir spam e-posta filtresi, gelen e-postaları spam ve önemsiz olarak ayırmak için hangi kelimelerin spam e-postalarda sıklıkla yer aldığını analiz eden bir makine öğrenmesi uygulamasıdır. Aşağıda basit bir PHP kod örneği bulunmaktadır:

```php
// PHP-ML kütüphanesini projemize dahil edelim
require 'vendor/autoload.php';

use Phpml\\Classification\\NaiveBayes;
use Phpml\\Tokenization\\WhitespaceTokenizer;
use Phpml\\FeatureExtraction\\TfIdfTransformer;

// Eğitim veri setini yükleyelim
$dataset = new Phpml\\Dataset\\ArrayDataset(
$samples = [
['Bu bir spam e-posta', 'spam'],
['Bu bir önemli e-posta', 'önemli'],
['Bu bir spam değil', 'önemli'],
],
$labels = [1, 2, 3]
);

// Veri setini araştırma ve eğitim veri setleri olarak bölelim
$randomSplit = new Phpml\\CrossValidation\\StratifiedRandomSplit($dataset, 0.2);

// Tokenizasyon ve tf-idf(transformer) işlemlerini uygulayalım
$samples = array_map(function ($sample) {
return $sample[0];