Wyjątki a uczenie maszynowe

Założenie: Stworzymy prosty przykład, który symuluje przewidywanie wystąpienia wyjątku na podstawie danych wejściowych. Chociaż prawdziwe uczenie maszynowe wymaga bardziej zaawansowanych technik, ten przykład pokaże podstawową ideę.

Krok po kroku:

1. Krok 1: Symulacja danych wejściowych. Załóżmy, że mamy funkcję, która może generować dane, które mogą prowadzić do wyjątku (np. dzielenie przez zero).

   
   function generateData() {
     $data = rand(1, 10); // Losowa liczba od 1 do 10
     return $data;
   }
   

2. Krok 2: Funkcja predykcyjna (symulacja). Stworzymy prostą funkcję, która “przewidywać” będzie wystąpienie wyjątku. W rzeczywistym scenariuszu byłaby to funkcja zbudowana na podstawie modelu uczenia maszynowego.

   
   function predictException($data) {
     // Prosta symulacja: jeśli liczba jest mniejsza niż 3, "przewidywany" jest wyjątek.
     if ($data < 3) {
       return true; // Przewidywany wyjątek
     } else {
       return false; // Wyjątek nie jest przewidywany
     }
   }
   

3. Krok 3: Obsługa wyjątku. Użyjemy bloku `try...catch` do obsługi potencjalnego wyjątku.

   
   $data = generateData();
   if (predictException($data)) {
     try {
       // Kod, który może wywołać wyjątek (np. dzielenie przez zero)
       $result = 10 / ($data -2); // Potencjalne dzielenie przez zero, jeśli data = 2
     } catch (DivisionByZeroError $e) {
       echo "Wystąpił wyjątek: " . $e->getMessage();
     }
   } else {
     echo "Wyjątek nie jest przewidywany.";
   }
   
   

Ten przykład pokazuje podstawową koncepcję łączenia przewidywania (w tym przypadku prostej symulacji) z obsługą wyjątków w PHP. W rzeczywistych aplikacjach uczenie maszynowe dostarczyłoby bardziej zaawansowane predykcje, a obsługa wyjątków zapobiegałaby awariom systemu.