Вступление
AI для PHP-разработчиков: интуитивно, математически просто и на практике.
Эта книга выросла из простого наблюдения: PHP-разработчики почти всегда оказываются по другую сторону баррикад от машинного обучения. С одной стороны – мир веб-приложений, API, баз данных, бизнес-логики и реальных пользователей. С другой – статьи про нейросети, переполненные формулами, Python-кодом и ощущением, что это "не для нас". В результате AI либо воспринимается как черный ящик, либо полностью игнорируется.
Цель этой книги – снять это искусственное разделение.
PHP-разработчик уже умеет мыслить моделями, даже если никогда не называл это машинным обучением. Мы постоянно имеем дело с функциями, параметрами, ограничениями, ошибками, аппроксимациями. Мы пишем код, который принимает входные данные и выдает результат, ожидая, что он будет "достаточно хорош". Машинное обучение – это продолжение этой логики, а не магия и не отдельная дисциплина для избранных.
Интуитивно
Здесь не будет попытки с первых страниц погрузить читателя в линейную алгебру и статистику ради самих формул. Каждая идея сначала объясняется на уровне интуиции: что мы хотим получить, какую проблему решаем, почему этот подход вообще имеет смысл. Если появляется термин – он привязывается к знакомым программисту концепциям. Модель – это функция. Обучение – это подбор параметров. Предсказание – обычный вызов метода.
Интуиция важна не меньше формул. Без нее математические выкладки превращаются в набор символов, которые сложно применить к реальной задаче.
Математически просто
При этом книга не упрощает машинное обучение до уровня "нажми кнопку и получи AI". Если за чем-то стоит математика, она будет показана. Без излишнего академизма, но и без замалчивания сложных мест.
Мы будем говорить об ошибке модели, о том, что значит "оптимизировать", почему градиент вообще работает, откуда берется переобучение и почему модель может отлично показывать себя на тестах и при этом быть бесполезной в production-среде. Формулы будут ровно там, где без них невозможно сохранить простоту и ясность объяснения. Их цель – не напугать, а прояснить происходящее под капотом. Сложность этих формул не выйдет за рамки школьной алгебры, базового математического анализа и элементарной статистики: суммы, производные и наглядные геометрические интерпретации и т.д.
На практике
Все примеры и реализации ориентированы на PHP. Не как "обертку" вокруг Python-скрипта, а как полноценную среду для понимания и экспериментов. Мы будем писать простые модели руками: линейную регрессию, классификаторы, элементы нейросетей. Да, не так эффективно, как в специализированных библиотеках, но предельно прозрачно.
Это важно по двум причинам. Во-первых, когда ты сам реализуешь алгоритм, он перестает быть абстрактным. Во-вторых, это позволяет понять, где проходит граница: что разумно писать на PHP, а где действительно лучше использовать внешние ML-сервисы или специализированные инструменты.
Для кого эта книга
Эта книга для PHP-разработчиков, которые:
хотят понимать, как работает AI, а не просто вызывать API;
не боятся кода, но устали от псевдонаучных объяснений;
хотят разговаривать с дата-саентистами и ML-инженерами на одном языке;
хотят применять машинное обучение в реальных продуктах, а не в абстрактных примерах из учебников.
Здесь не требуется глубокая математическая подготовка, но потребуется готовность думать и задавать вопросы. Машинное обучение – это не набор рецептов, а способ мышления. И именно этот способ мышления мы будем постепенно выстраивать, шаг за шагом, опираясь на опыт PHP-разработчика.
В следующих главах мы начнем с самого фундамента: что такое модель в математическом смысле и почему без этого понимания невозможно говорить ни об AI, ни о нейросетях, ни о «умных» приложениях.
Last updated