1. 롬복 설정하기
   • 먼저, 프로젝트의 build.gradle 파일에 롬복 의존성을 추가합니다.

     dependencies {
       compileOnly 'org.projectlombok:lombok:1.18.20'
       annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok:1.18.20'
     }
     

2. 자바 머신러닝 클래스 작성하기
   • 별도의 DTO(Data Transfer Object) 클래스를 작성하지 않고 롬복 어노테이션을 사용하여 데이터를 전달하는 클래스를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드로 데이터를 전달하는 클래스를 생성할 수 있습니다. ```java import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data;

   @Data @AllArgsConstructor public class MachineLearningData { private String input; private int output; } ```

   • 어노테이션인 @Data는 모든 필드의 getter, setter, equals, hashCode, toString 메소드를 자동으로 생성합니다. @AllArgsConstructor 어노테이션은 모든 필드를 인자로 받는 생성자를 생성합니다.
3. 머신러닝 코드 작성하기
   • 롬복을 활용하여 자바 머신러닝 코드를 작성할 때에도 편리함을 누릴 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 머신러닝 모델을 학습하는 코드를 작성할 수 있습니다.

     public class MachineLearningExample {
     
       public static void main(String[] args) {
           MachineLearningData data = new MachineLearningData("input", 5);
           // 데이터를 학습하고 예측하는 코드 작성
       }
     }
     

4. 롬복 사용 시 주의사항
   • 롬복을 사용하여 코드를 간소화할 수 있지만, 가독성을 위해 어노테이션의 남용은 피해야 합니다. 어노테이션을 적절하게 사용하여 필요한 코드만 자동으로 생성해야 합니다.
   • 롬복 어노테이션을 사용하면 IDE에서 해당 클래스의 코드를 확인할 때, 자동으로 생성되는 코드는 보이지 않을 수 있습니다. 이에 대해 주의해야 합니다.

이제 롬복을 사용하여 자바 머신러닝을 구현하고 활용하는 방법에 대해 알아보았습니다. 롬복을 사용하면 반복적이고 지루한 작업을 줄이고, 보다 간결하고 효율적인 코드를 작성할 수 있습니다. 자바 머신러닝 개발에 적극적으로 활용해 보시기 바랍니다.