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   Granada, España

Tema 2.1: Ejemplos de bibliotecas PHP para Inteligencia Artificial

Tema 2.1: Ejemplos de bibliotecas PHP para Inteligencia Artificial

En los siguientes ejemplos que detallamos son una representación simplificada y teórica del uso de estas bibliotecas. Para desarrollar un aplicativo con ellas, deberás manejar excepciones, validaciones y seguridad. Además, siempre consulta la documentación oficial para obtener la información más precisa y actualizada.

1. Rubix ML para PHP

Rubix ML es una biblioteca de aprendizaje automático de alto nivel para PHP que proporciona herramientas para crear sistemas de aprendizaje automático. A continuación, se muestra un ejemplo más detallado del uso de Rubix ML para una tarea de clasificación:

// Primero, asegúrate de requerir el autocargador de Composer
require 'vendor/autoload.php';

// Usa las clases necesarias de Rubix ML
use Rubix\ML\Datasets\Labeled;
use Rubix\ML\CrossValidation\Metrics\Accuracy;
use Rubix\ML\Classifiers\KNearestNeighbors;

// Supongamos que tienes datos de entrenamiento con características y etiquetas conocidas
$datos = [[5.1, 3.5], [4.9, 3.0], ...]; // Datos de entrenamiento como array de arrays
$etiquetas = ['especie1', 'especie2', ...]; // Etiquetas o 'targets' correspondientes

// Crea un conjunto de datos etiquetado con tus datos
$dataset = new Labeled($datos, $etiquetas);

// Instancia el clasificador, en este caso, un K Nearest Neighbors
// El argumento en el constructor es 'k', el número de vecinos más cercanos a considerar
$classifier = new KNearestNeighbors(3);

// Entrena el clasificador con el conjunto de datos
$classifier->train($dataset);

// Hacer predicciones sobre ese mismo conjunto (en la práctica, usarías nuevos datos)
$predicciones = $classifier->predict($dataset);

// Evalúa la precisión del clasificador con las etiquetas reales
$metric = new Accuracy();
echo 'Precisión: ' . $metric->score($predicciones, $dataset->labels());

En este ejemplo, usamos el conjunto de datos Labeled para entrenar el clasificador KNearestNeighbors. Luego, predecimos las etiquetas del mismo conjunto de datos y calculamos la precisión de las predicciones comparándolas con las etiquetas reales.

2. PHP-ML

PHP-ML es una biblioteca pura de PHP para el aprendizaje automático que proporciona una API simple para trabajar con diferentes algoritmos de aprendizaje automático. Aquí hay un ejemplo más detallado de cómo implementar un clasificador:

// Cargar el autocargador de Composer
require 'vendor/autoload.php';

// Importar las clases necesarias
use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;
use Phpml\CrossValidation\StratifiedRandomSplit;
use Phpml\Dataset\ArrayDataset;
use Phpml\Metric\Accuracy;

// Preparar el conjunto de datos de entrenamiento y las etiquetas
$datos = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]; // Ejemplo de datos de entrenamiento
$etiquetas = ['a', 'a', 'b']; // Ejemplo de etiquetas

// Crear un nuevo objeto ArrayDataset con los datos y etiquetas
$dataset = new ArrayDataset($datos, $etiquetas);

// Realizar una división estratificada aleatoria para obtener conjuntos de entrenamiento y prueba
$split = new StratifiedRandomSplit($dataset, 0.3);

// Instanciar y entrenar el clasificador
$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier->train($split->getTrainSamples(), $split->getTrainLabels());

// Realizar predicciones sobre el conjunto de prueba
$predictedLabels = $classifier->predict($split->getTestSamples());

// Evaluar la precisión de las predicciones
echo 'Precisión: ' . Accuracy::score($split->getTestLabels(), $predictedLabels);

Este código inicialmente divide el conjunto de datos en entrenamiento y prueba, entrena el clasificador en el conjunto de entrenamiento y luego evalúa su rendimiento en el conjunto de prueba.

3. Extensión OpenAI PHP

La extensión OpenAI PHP permite a los desarrolladores de PHP interactuar con la API de OpenAI de una manera más fluida. A continuación se muestra un ejemplo de cómo se podría utilizar para generar texto con GPT-3:

// Cargar el autocargador de Composer
require 'vendor/autoload.php';

// Utilizar el cliente de OpenAI
use OpenAI\Gpt3\Client;

// Crear una instancia del cliente con tu clave API
$client = new Client('tu-api-key-de-openai');

// Configurar la solicitud con un prompt y otros parámetros como el número de tokens
$prompt = 'Escribe un poema sobre la IA:';
$maxTokens = 50;

// Hacer la solicitud y obtener la respuesta
$response = $client->completions([
    'prompt' => $prompt,
    'max_tokens' => $maxTokens
]);

// Imprimir el texto generado
echo $response['choices'][0]['text'];

En este ejemplo, inicializamos un cliente con la clave API de OpenAI y solicitamos una predicción de texto basada en el prompt proporcionado. La respuesta contiene el texto generado por GPT-3.

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Fran
Fran
6 meses atrás

¿Podrías subir algún ejemplo real de un proyecto con PHP-ML? o algún enlace de GIthub de alguno que se pueda utilizar como referencia

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