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标题: 用「最好的语言」PHP，做一个机器学习数据集 [打印本页]

作者: 机器之心Pro 时间: 2021-7-6 14:42
标题: 用「最好的语言」PHP，做一个机器学习数据集

机器之心报道

编辑：陈萍

使用 PHP 为机器学习准备数据集。

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，而且该数据库须要尽可能多的包含象棋大师玩游戏的数据。通常环境下，大多数人使用 Python 构建数据集，而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 冲破盛行观点（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 语言从数据中学习的程序。

项目地址：https://github.com/programarivm/chess-data

项目先容

该项目是一组命令行界面（Command-Line Interface，CLI）工具，可资助管理 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。

所谓的 PGN 就是「可移植式棋局记号法」(Portable Game Notation)，是一种以 ASCII 文本文件表现国际象棋棋局数据的尺度设定。PGN 计划成使人们很容易进行阅读和编写，电脑程序很容易进行解析和产生。定义和传播 PGN 的目的，是为了促进公开对局数据的共享交流，包括来自全世界的棋手 (不管有无组织)、出书人和电脑国际象棋研究的。

接下来真正的问题是：应该给计算机提供哪些示例以使机器学习变得更容易？

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。

着实使用 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，这是关于对处置惩罚问题的明确、收集和过滤数据的最好实践过程。

例如，当涉及国际象棋时，起首你须要过滤和验证游戏，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。

示例展示

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：

$ php cli/db-create.php

然后，按照下面的形貌，games 表将被植入有用数据。

$ time php cli/db-seed.php data/players 15 games did not pass the validation. 3234 games out of a total of 3249 are OK. 1353 games out of a total of 1353 are OK. 1900 games out of a total of 1900 are OK. 776 games out of a total of 776 are OK. 1 games did not pass the validation. 1660 games out of a total of 1661 are OK. 4 games did not pass the validation.... 1124 games out of a total of 1124 are OK. 265 games out of a total of 265 are OK. 1 games did not pass the validation. 2099 games out of a total of 2100 are OK.

cli/db-seed.php 命令须要大约 40 分钟才能加载大约 400,000 个游戏。

mysql> select count(*) from games;+----------+| count(*) |+----------+| 402658 |+----------+1 row in set (0,23 sec)

值得一提的是，全部这些都是用 PHP 语言实现的！

创建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怎样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、战术等的开辟。

参考链接：

https://ai.plainenglish.io/preparing-a-dataset-for-machine-learning-with-php-fd68dd85187e

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