その後、PHP が AI 革命の縁の下の力持ちとなる可能性は十分にあります。 Python は大きな注目を集めていますが、PHP にはさまざまな強みがあるため、多くの AI を活用した Web アプリケーションにとって魅力的なものになっています。ただし、明確にしておきたいのは、これは PHP が AI に「最適」であると宣言することではありません。これは、特にソフトウェア エンジニアに注意を促すものです。AI 分野で PHP の可能性を引き出す場合には、PHP を無視するのではなく、各プロジェクトのメリットに基づいて選択肢を比較対照してください。

なぜ PHP と AI なのか?実践的な視点

これは本物です。人工知能を現在の PHP スタックに直接統合する必要がある理由は次のとおりです。次の理由により、巨大になる可能性があります。

既存の専門知識を活用する: チームがすでに PHP に精通している場合、AI 機能を追加しても、最初から始める必要はありません。現在の経験とコードベースを活用して、時間とリソースを節約できます。

シームレスな統合: PHP は Web 開発の中核です。したがって、Web サーバー、データベース、フロントエンド テクノロジと簡単に統合できます。これにより、統合されたエンドツーエンドの AI を活用したソリューションの作成が容易になります。

パフォーマンスとスケーラビリティ: Python は優れたプロトタイピングを可能にする研究用の優れた言語ですが、運用環境、特にパフォーマンスとスケーラビリティが懸念される場合には、PHP の方が適していることがわかりました。 PHP の成熟したエコシステムは、トラフィックの多い Web アプリケーションに活用できるツールとライブラリを提供します。

ケーススタディ: 本番環境における PHP を活用した AI

数百万のユーザーまたは商品が存在する大規模な電子商取引 Web サイトを考えてみましょう。会社が売上を伸ばすために製品推奨システムを導入したいと考えているとします。彼らが Python ではなく PHP を選択した理由は次のとおりです:

既存のインフラストラクチャ: Web サイトはすでに PHP で書かれており、開発チームは言語に関する知識が豊富であったため、高価で時間のかかる Python への移植が必要でした。
パフォーマンス要件: レコメンデーション エンジンは、大量のデータをリアルタイムでスケーリングすることでした。 PHP は、最適化されたアルゴリズムとキャッシュ戦略と組み合わせることで、必要なパフォーマンスを大規模に調整できるようになります。
他のシステムとの統合: レコメンデーション エンジンは、PHP ベースのカタログ、ショッピング カート、ユーザー プロファイルなどの既存の Web サイト システムにシームレスに実装される必要があります。 PHP ベースのソリューションを使用すると、これがはるかに簡単になりました。

チームは、Rubix ML ライブラリを使用して機械学習モデルをトレーニングし、ユーザーの行動と製品データを受動的に分析して、PHP コードベースに含めるパーソナライズされた製品の推奨事項を作成しました。簡単に言うと、その結果、売上と顧客エンゲージメントが大幅に増加しました。

ジョブに適したツールの選択

このケーススタディは、非常に重要な 1 つのことを示しています。人工知能の開発には単一の答えはありません。 Python は研究やデータ サイエンスにおいて非常に高いサポートを受けていますが、Web アプリケーションへの AI の統合において、Python が実際に同様に強力な選択肢であることを証明できるのは、PHP を使用する場合だけです。

AI プロジェクトの言語を選択する際には、次の要素を考慮してください:

• チームのコードと能力を継承し、すでに持っているものの上に構築します。 パフォーマンスとスケーラビリティ — ワークロードの重みに耐えられる言語を選択してください。 システム統合 - AI 部分はアプリケーションの他の部分とシームレスに通信する必要があります。 簡単な導入とメンテナンス - 長期的なコストと複雑さを考慮してください。

PHP を使用した AI の旅はここから始まります

現在、あらゆる仕事に最適なツールを採用することが、すべてのソフトウェア エンジニアの義務となっています。 PHP を使用して AI の可能性を実験したり調べたりすることは何も悪いことではありません。結局のところ、何を達成できるかは決してわかりません。

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