자바스크립트 Immer를 활용한 머신러닝 모델 훈련 애플리케이션 만들기

27 Sep 2023

immer

이번 블로그 포스트에서는 자바스크립트 프레임워크인 Immer를 사용하여 머신러닝 모델 훈련 애플리케이션을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Immer는 불변성을 유지하면서 상태를 수정하는 것을 편리하게 해주는 JavaScript 라이브러리입니다. 머신러닝 모델 훈련 애플리케이션은 상태를 계속해서 업데이트해야 하므로, Immer를 사용하면 상태 관리가 훨씬 쉬워지게 됩니다.

Immer 설치하기

먼저 Immer를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 npm을 통해 Immer를 설치할 수 있습니다.

npm install immer

Immer를 활용한 상태 관리

Immer를 사용하여 상태를 업데이트하는 예제 코드를 살펴보겠습니다.

import produce from 'immer';

// 초기 상태 정의
const initialState = {
  trainingData: [],
  model: null,
  trainingInProgress: false,
};

// 액션 타입 정의
const ADD_TRAINING_DATA = 'ADD_TRAINING_DATA';
const TRAIN_MODEL = 'TRAIN_MODEL';
const TRAINING_COMPLETE = 'TRAINING_COMPLETE';

// 액션 생성 함수 정의
export function addTrainingData(data) {
  return { type: ADD_TRAINING_DATA, payload: data };
}

export function trainModel() {
  return { type: TRAIN_MODEL };
}

export function trainingComplete() {
  return { type: TRAINING_COMPLETE };
}

// 리듀서 함수 정의
export function appReducer(state = initialState, action) {
  return produce(state, draft => {
    switch (action.type) {
      case ADD_TRAINING_DATA:
        draft.trainingData.push(action.payload);
        break;
      case TRAIN_MODEL:
        draft.trainingInProgress = true;
        break;
      case TRAINING_COMPLETE:
        draft.trainingInProgress = false;
        draft.model = train(draft.trainingData);
        break;
      default:
        break;
    }
  });
}

위 예제 코드는 Immer를 활용한 상태 관리를 보여주는 간단한 예시입니다. produce 함수를 사용하여 상태를 수정하면, Immer가 자동으로 불변성을 유지하여 새로운 상태를 반환합니다.

모델 훈련 애플리케이션 만들기

Immer를 활용하여 모델 훈련 애플리케이션을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.

import React from 'react';
import { useSelector, useDispatch } from 'react-redux';
import { addTrainingData, trainModel, trainingComplete } from './redux/appReducer';

function TrainingApp() {
  const trainingData = useSelector(state => state.trainingData);
  const trainingInProgress = useSelector(state => state.trainingInProgress);
  const dispatch = useDispatch();

  function handleAddData() {
    const data = // 데이터 입력 로직
    dispatch(addTrainingData(data));
  }

  function handleTrainModel() {
    dispatch(trainModel());
    // 모델 훈련 로직
    setTimeout(() => {
      dispatch(trainingComplete());
    }, 2000);
  }

  return (
    <div>
      <button onClick={handleAddData}>Add Training Data</button>
      <button onClick={handleTrainModel} disabled={trainingInProgress}>Train Model</button>
      {trainingInProgress && <p>Training in progress...</p>}
      {!trainingInProgress && <p>Training completed!</p>}
      <ul>
        {trainingData.map((data, index) => (
          <li key={index}>{data}</li>
        ))}
      </ul>
    </div>
  );
}

export default TrainingApp;

위 코드는 Immer와 React Redux를 사용하여 모델 훈련 애플리케이션을 만드는 예시입니다. useSelector 훅을 사용하여 상태값을 가져오고, useDispatch 훅을 사용하여 액션을 디스패치합니다. 상태값과 액션은 Immer를 사용하여 관리되며, 모델 훈련 로직은 비동기 처리를 위해 setTimeout 함수를 사용하였습니다.

이러한 방식으로 Immer를 활용하여 머신러닝 모델 훈련 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

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