[java] Java Drools와 기계 학습 알고리즘을 함께 사용하는 방법은 무엇인가요?

20 Nov 2023

java

기계 학습 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 개발하고 이를 Drools 규칙 엔진에 통합하는 방법을 알아보겠습니다.

예측 모델 개발
- 먼저 Java에서 기계 학습 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 개발합니다.
- 예를 들어, Weka, TensorFlow, 또는 Apache Spark의 MLlib 등을 사용할 수 있습니다.
- 개발한 예측 모델은 입력 데이터에 대한 예측 값을 반환하는 함수나 클래스 형태로 제공됩니다.
Drools 규칙 엔진 통합
- Drools는 규칙 기반의 엔진으로서, 예측 모델을 사용할 수 있는 방법으로 다양한 옵션이 있습니다.
- 가장 일반적인 방법은 Drools 규칙 파일에 예측 모델을 호출하는 규칙을 정의하는 것입니다.
- 예측 모델을 호출하고 예측 값을 사용하여 규칙을 실행하고 결과를 도출할 수 있습니다.

import org.kie.api.KieServices;
import org.kie.api.runtime.KieContainer;
import org.kie.api.runtime.KieSession;
import org.kie.api.runtime.rule.FactHandle;

public class DroolsWithMachineLearning {
    public static void main(String[] args) {
        // Drools KieSession 생성
        KieServices ks = KieServices.Factory.get();
        KieContainer kContainer = ks.getKieClasspathContainer();
        KieSession kSession = kContainer.newKieSession("rulesSession");
        
        // 예측 모델 결과 값
        double predictedValue = /* 기계 학습 알고리즘을 사용한 예측 값 */;
        
        // Drools 규칙 실행을 위한 객체 생성
        Prediction prediction = new Prediction(predictedValue);
        
        // 규칙 엔진에 예측 객체를 인서트
        FactHandle factHandle = kSession.insert(prediction);
        
        // 규칙 실행
        kSession.fireAllRules();
        
        // 예측 결과를 가져옴
        double finalPrediction = prediction.getPredictionValue();
        
        // 예측 결과 출력
        System.out.println("Final Prediction: " + finalPrediction);
        
        // 메모리에서 규칙 객체 제거
        kSession.delete(factHandle);
        
        // KieSession 종료
        kSession.dispose();
    }
}

// 예측 값을 담는 클래스
public class Prediction {
    private double predictionValue;
    
    public Prediction(double predictionValue) {
        this.predictionValue = predictionValue;
    }
    
    public double getPredictionValue() {
        return predictionValue;
    }
}

위의 예제 코드는 Drools 규칙 파일에서 호출되는 예측 모델을 포함합니다. 예측 모델로 기계 학습 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

참고 자료: