Logowanie z użyciem technik uczenia maszynowego (np. wykrywanie anomalii)

Założenie: Stworzymy prosty przykład symulacji wykrywania anomalii w logach za pomocą PHP, demonstrując podstawowe podejście do integracji z zewnętrznymi bibliotekami uczenia maszynowego (w tym przykładzie symulacja).

Krok po kroku:

1. Symulacja logów: Utworzymy tablicę reprezentującą logi. Każdy element tablicy będzie zawierał czas i wartość.

$logs = [
    ['time' => 1677651200, 'value' => 10],
    ['time' => 1677654800, 'value' => 12],
    ['time' => 1677658400, 'value' => 11],
    ['time' => 1677662000, 'value' => 1000], // Anomalia!
    ['time' => 1677665600, 'value' => 13],
];
				

2. Prosta detekcja anomalii (symulacja): Sprawdzimy, czy wartość przekracza pewien próg. W rzeczywistym zastosowaniu użylibyśmy bardziej zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego.

$threshold = 20;
$anomalies = [];
foreach ($logs as $log) {
    if ($log['value'] > $threshold) {
        $anomalies[] = $log;
    }
}
				

3. Wyświetlenie wyników: Wyświetlimy znalezione anomalie.

echo "Znalezione anomalie:\n";
foreach ($anomalies as $anomaly) {
    echo "Czas: " . date('Y-m-d H:i:s', $anomaly['time']) . ", Wartość: " . $anomaly['value'] . "\n";
}
				

Pamiętaj, że ten przykład jest uproszczoną symulacją. W rzeczywistych aplikacjach wykorzystuje się zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i biblioteki takie jak TensorFlow lub scikit-learn (za pośrednictwem interfejsu PHP).

Ten przykład pokazuje podstawowe podejście do integracji logowania z mechanizmami wykrywania anomalii. Zachęcamy do dalszego zgłębiania tematu uczenia maszynowego i jego zastosowań w PHP!