Colin's Blog
브라우저에서 동작하는 파이썬으로 웹 머신러닝 알고리즘 구현하기

머신러닝은 현재 많은 분야에서 활용되고 있으며, 웹 개발도 예외는 아닙니다. 파이썬은 머신러닝에 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나이며, 브라우저에서도 동작할 수 있도록 웹 머신러닝 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

1. Flask 웹 프레임워크 설치하기

먼저, 웹 애플리케이션을 개발하는데 사용할 Flask 웹 프레임워크를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 설치합니다:

pip install flask

2. 머신러닝 알고리즘 구현하기

다음으로, 웹 애플리케이션에서 사용할 머신러닝 알고리즘을 구현해야 합니다. 예를 들어, 분류 모델인 로지스틱 회귀 알고리즘을 사용한다고 가정해보겠습니다. 다음은 간단한 로지스틱 회귀 모델을 정의하는 코드입니다:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 학습 데이터 로드하기
X_train = ...
y_train = ...

# 로지스틱 회귀 모델 생성하기
model = LogisticRegression()

# 모델 학습하기
model.fit(X_train, y_train)

물론, 실제로 사용할 머신러닝 알고리즘은 데이터셋 및 문제에 따라 다를 수 있습니다.

3. Flask 애플리케이션 개발하기

이제, Flask를 사용하여 머신러닝 알고리즘을 활용하는 웹 애플리케이션을 개발해보겠습니다. 먼저, app.py라는 이름의 파일을 생성하고 다음과 같은 코드를 작성합니다:

from flask import Flask, request, jsonify

# Flask 애플리케이션 생성하기
app = Flask(__name__)

# 머신러닝 모델 불러오기
model = ...

# 예측 엔드포인트
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    features = request.get_json()  # 입력 데이터 가져오기
    X = ...  # 입력 데이터 전처리

    # 모델로 예측 수행
    prediction = model.predict(X)

    # 예측 결과 반환
    response = {'prediction': prediction.tolist()}
    return jsonify(response)

# 서버 실행하기
if __name__ == '__main__':
    app.run()

위 코드에서는 POST 요청을 받아 예측을 수행하는 /predict 엔드포인트를 정의하고 있습니다. 이 엔드포인트에서는 입력 데이터를 전처리하고 학습된 머신러닝 모델로 예측을 수행한 후, 예측 결과를 JSON 형식으로 반환합니다.

4. 웹 애플리케이션 실행하기

마지막으로, 작성한 Flask 웹 애플리케이션을 실행하여 웹에서 머신러닝 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 다음 명령어를 사용하여 애플리케이션을 실행합니다:

python app.py

이제 웹 브라우저에서 http://localhost:5000에 접속하면 웹 애플리케이션이 실행되는 것을 확인할 수 있습니다.

위와 같이 브라우저에서 동작하는 파이썬으로 웹 머신러닝 알고리즘을 구현하는 방법을 살펴보았습니다. Flask를 사용하여 웹 애플리케이션을 개발하고, 정의한 머신러닝 알고리즘을 활용하여 예측을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 머신러닝 기술을 웹 개발에 실제로 적용해볼 수 있습니다.

参考:

© 2018 Colin. All rights reserved.