브라우저에서 동작하는 파이썬으로 웹 머신러닝 알고리즘 구현하기

13 Nov 2023

python

소개

머신러닝은 데이터 분석과 예측 모델링에 널리 사용되는 기술입니다. 파이썬은 머신러닝을 구현하기 위한 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 이제 우리는 브라우저에서 파이썬을 사용하여 웹 머신러닝 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

필요한 도구

Flask: 웹 애플리케이션 개발을 위한 마이크로 프레임워크입니다.
Scikit-learn: 파이썬에서 제공하는 머신러닝 라이브러리입니다.

구현 단계

1. 가상 환경 설정

먼저 파이썬 프로젝트를 위한 가상 환경을 설정합니다. 가상 환경을 사용하면 각 프로젝트별로 라이브러리 의존성을 분리하여 충돌을 방지할 수 있습니다.

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

2. 필요한 라이브러리 설치

가상 환경에서 필요한 라이브러리를 설치합니다.

pip install flask scikit-learn

3. Flask 애플리케이션 구현

Flask를 사용하여 웹 애플리케이션을 구현합니다. app.py라는 파일을 생성하고 아래의 코드를 작성합니다.

from flask import Flask, render_template, request
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return render_template('index.html')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    sepal_length = float(request.form['sepal_length'])
    sepal_width = float(request.form['sepal_width'])

    # 머신러닝 알고리즘 적용
    model = LogisticRegression()
    model.fit(X_train, y_train)

    # 예측 결과 리턴
    prediction = model.predict([[sepal_length, sepal_width]])
    return render_template('result.html', prediction=prediction)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

4. HTML 템플릿 작성

templates 폴더 아래에 index.html과 result.html 파일을 생성하고 해당 파일들에 웹 페이지 디자인을 작성합니다. index.html 파일에서 입력 폼을 제공하고, result.html 파일에서 결과를 표시합니다.

5. 실행

터미널에서 아래의 명령어를 실행하여 Flask 애플리케이션을 실행합니다.

python app.py

결론

이제 브라우저에서 동작하는 파이썬을 사용하여 웹 머신러닝 알고리즘을 구현할 수 있습니다. Flask를 활용하여 사용자로부터 입력 받고, 입력된 데이터를 머신러닝 모델에 적용하여 결과를 반환하는 웹 애플리케이션을 만들었습니다.

참고 자료:

Flask 공식 문서: https://flask.palletsprojects.com
Scikit-learn 공식 문서: https://scikit-learn.org

#python #머신러닝