Всем доброго!

Что ж, как и обещали, делимся с вами очередным материалом, который мы изучали в рамках подготовки нашего [курса по PHP][1]. Надеемся, что он окажется для вас и интересным, и полезным.

**Вступление**

В последнее время кажется, что все и каждый говорят о машинном обучении. Ваши ленты в социальных сетях забиты сообщениями об ML, Python, TensorFlow, Spark, Scala, Go и т. д .; и если у нас с вами есть что-то общее, то вы можете поинтересоваться, а что насчет PHP?

Да, как насчет машинного обучения и PHP? К счастью, кто-то был достаточно сумасшедшим, чтобы не только задать этот вопрос, но и разработать универсальную библиотеку машинного обучения, которую мы можем использовать в нашем следующем проекте. В этом посте мы рассмотрим [PHP-ML][2] — библиотеку для машинного обучения на PHP — и мы напишем класс анализа тональности, который мы сможем позже использовать для нашего собственного чата или твит-бота. Основными задачами этого поста являются:

* Изучение общих понятия, касающиеся машинного обучения и анализа тональности текста
* Обзор возможностей и недостатков PHP-ML
* Определение задачи, которую мы будем решать.
* Доказательство того, что попытка машинного обучения на PHP не является абсолютно безумной целью (опционально)

![][3]
[Читать дальше →][4]

[1]: https://otus.pw/x0N0/
[2]: https://github.com/php-ai/php-ml
[3]: https://habrastorage.org/webt/c6/wp/ci/c6wpci873azcuubt9fcjgrrpdq4.png
[4]: https://habrahabr.ru/post/345082/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=345082#habracut