자바스크립트로 기계 학습 알고리즘 구현하기

13 Oct 2023

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개요

기계 학습은 컴퓨터가 데이터로부터 패턴을 학습하고 훈련된 모델을 통해 예측이나 결정을 내리는 분야입니다. 이번 글에서는 자바스크립트를 사용하여 간단한 기계 학습 알고리즘을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

선형 회귀 구현하기

선형 회귀는 데이터의 관계를 선형 모델로 나타내는 알고리즘입니다. 자바스크립트에서 선형 회귀를 구현하기 위해서는 다음과 같은 단계를 거칩니다.

데이터 수집: 입력 데이터와 해당하는 출력 값을 수집합니다.
가설 함수 정의: 선형 회귀 모델에 따라 가설 함수를 정의합니다.
비용 함수 정의: 모델의 예측 값과 실제 값 사이의 오차를 계산하는 비용 함수를 정의합니다.
경사 하강법: 비용 함수를 최소화하기 위해 경사 하강법을 사용하여 모델의 파라미터를 업데이트합니다.
모델 학습: 경사 하강법을 반복적으로 실행하여 모델을 학습시킵니다.

아래는 자바스크립트로 선형 회귀를 구현한 예시 코드입니다.

// 데이터 수집
const inputs = [1, 2, 3, 4, 5];
const outputs = [2, 4, 6, 8, 10];

// 가설 함수 정의
function hypothesis(x, theta0, theta1) {
  return theta0 + theta1 * x;
}

// 비용 함수 정의
function costFunction(inputs, outputs, theta0, theta1) {
  let sum = 0;
  const m = inputs.length;
  for (let i = 0; i < m; i++) {
    const yPredicted = hypothesis(inputs[i], theta0, theta1);
    const error = yPredicted - outputs[i];
    sum += error ** 2;
  }
  return sum / (2 * m);
}

// 경사 하강법
function gradientDescent(inputs, outputs, theta0, theta1, learningRate, iterations) {
  const m = inputs.length;
  for (let i = 0; i < iterations; i++) {
    let sum0 = 0, sum1 = 0;
    for(let j = 0; j < m; j++) {
      const x = inputs[j];
      const yPredicted = hypothesis(x, theta0, theta1);
      const error = yPredicted - outputs[j];
      sum0 += error;
      sum1 += error * x;
    }
    const newTheta0 = theta0 - (learningRate * sum0) / m;
    const newTheta1 = theta1 - (learningRate * sum1) / m;
    theta0 = newTheta0;
    theta1 = newTheta1;
  }
  return [theta0, theta1];
}

// 모델 학습
const [theta0, theta1] = gradientDescent(inputs, outputs, 0, 0, 0.1, 100);

console.log(`예측모델: y = ${theta0} + ${theta1}x`);

결론

이렇게 자바스크립트를 사용하여 기계 학습 알고리즘인 선형 회귀를 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 기계 학습은 다양한 분야에서 활용되는 중요한 기술이며, 자바스크립트와 같은 웹 개발 언어에서도 구현할 수 있습니다. 추가적으로 다른 기계 학습 알고리즘을 자바스크립트로 구현하는 방법에 대해서도 찾아보시면 더욱 깊은 이해를 할 수 있을 것입니다.