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赢咖4娱乐用「最好的语言」PHP做一个机器学习数据集
作者:管理员    发布于:2021-07-06 18:27    文字:【】【】【

  机器学习是一门通过数据来教计算机解决问题的科学,而不是编写序列算法,让指令逐个执行。

  一般来说,数据准备是机器学习的首要任务,通常包括两个子步骤:创建数据集和转换数据。

  如果想构建一个类似人类的 AI 象棋游戏,首要问题就是创建一个数据库,并且该数据库需要尽可能多的包含象棋大师玩游戏的数据。通常情况下,大多数人使用 Python 构建数据集,并且在一定程度上认为 Python 是数据科学的唯一编程语言。

  但是,项目作者 Jordi Bassaganas 打破流行观点(该观点认为 Python 是世界上唯一用于数据科学的编程语言),不使用 Python,而是在构建数据中使用了 MySQL、PHP 和 Rubix ML,其中 Rubix ML 是一个高级机器学习库,可构建使用 PHP 语言从数据中学赢咖4习的程序。

  该项目是一组命令行界面(Command-Line Interface,CLI)工具,可帮助管理 PGN 游戏中的象棋数据库,此外,该工具还可以进行数据准备、可视化数据和使用 Rubix ML 训练监督模型。

  这个数据准备存储库主要任务是将数百万个象棋游戏加载到 SQL 数据库中。作者从 PGN Mentor 中下载了 PGN 文件,PGN Mentor 是一个用于国际象棋研究的软件应用程序,同时还提供了一个包含数百万个游戏的文件集合,并将这些文件复制到 programarivm/chess-data/data/players 文件夹中。

  其实使用 PHP 为机器学习准备数据集并没有什么简单方法。但实现过程涉及到不同的技术,这是关于对处理问题的理解、收集和过滤数据的最好实践过程。

  例如,当涉及国际象棋时,首先你需要过滤和验证游戏,这意味着要删除那些语法上无效或包含错误的游戏。cli/pgn-validate.php 命令查找 PGN 文件中错误,这条命令在将信息加载到数据库时会被广泛使用。

  下面展示了使用该项目设置和运行 MySQL 国际象棋数据库,第一步是创建如下所示的象棋数据库:

  建立好国际象棋数据库后,就可以为机器学习算法准备数据。在接下来的文章中,项目作者将详细说明如何通过使用多层感知器分类器和该数据库,进行国际象棋防守、战术等的开发。

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