Cómo usar TensorFlow con PHP para predecir ventas de forma sencilla (guía para principiantes)

La predicción de ventas puede parecer cosa de expertos, pero con herramientas como TensorFlow y un poco de PHP, tú también puedes hacerlo. En este tutorial paso a paso, aprenderás a crear un modelo básico de predicción de ventas diarias usando PHP y TensorFlow (mediante una librería compatible). Lo explicaremos de forma sencilla para que puedas seguirlo aunque estés empezando.

💡 Si no conoces qué es TensorFlow, puedes echar un vistazo a la documentación oficial (está en inglés).

Paso 1: Instalación de TensorFlow en PHP (fácil y rápido)

Necesitas tener PHP 7.4 o superior y Composer instalado en tu sistema.

Ahora instala la librería compatible con TensorFlow:

composer require php-ai/php-ml

Esto te permitirá crear redes neuronales en PHP sin complicaciones, usando funcionalidades similares a las que encontrarías en TensorFlow.

Paso 2: Prepara tus datos para usar con TensorFlow

Vamos a trabajar con un archivo CSV que contenga dos columnas: fecha y ventas diarias.

Cargar los datos desde el CSV

$data = array_map('str_getcsv', file('ventas_diarias.csv'));

Normaliza los valores de ventas

Normalizar significa convertir todos los valores al mismo rango (por ejemplo, entre 0 y 1) para que el modelo aprenda mejor.

function normalize($data) {
    $max = max($data);
    $min = min($data);
    return array_map(function($value) use ($min, $max) {
        return ($value - $min) / ($max - $min);
    }, $data);
}

$ventas_normalizadas = normalize(array_column($data, 1));

Paso 3: Crea tu primer modelo de predicción con TensorFlow

Vamos a crear una red neuronal muy sencilla: una capa de entrada, una oculta con 5 neuronas, y una de salida.

use Phpml\NeuralNetwork\Network\MultilayerPerceptron;

$mlp = new MultilayerPerceptron([1, 5, 1]);

Entrena tu modelo con los datos

foreach ($ventas_normalizadas as $key => $venta) {
    $mlp->train([$key], [$venta]);
}

Con esto, TensorFlow (a través de esta librería PHP) empieza a aprender el comportamiento de las ventas diarias.

Paso 4: Haz predicciones con TensorFlow en PHP

Una vez entrenado el modelo, puedes predecir nuevas ventas fácilmente.

$nueva_prediccion = $mlp->predict([/* Nuevo índice temporal */]);

Paso 5: Evalúa tu modelo de ventas

Para saber si el modelo funciona bien, compara las predicciones con los datos reales.

$predicciones = [];
foreach ($ventas_normalizadas as $key => $venta) {
    $predicciones[] = $mlp->predict([$key]);
}

$errores = [];
foreach ($predicciones as $index => $prediccion) {
    $errores[] = abs($prediccion - $ventas_normalizadas[$index]);
}

$error_promedio = array_sum($errores) / count($errores);
echo "Error promedio: $error_promedio";

Conclusión

Como ves, usar TensorFlow desde PHP no es tan complicado. Con un poco de práctica, podrás mejorar tus modelos de predicción y aplicarlos a muchas otras áreas: comportamiento de usuarios, compras futuras, etc.

¿Quieres que prepare una segunda parte de esta guía para hacer predicciones más avanzadas? Escríbemelo en mi página de contacto o comenta abajo.