[go] Go 언어에서의 웹 크롤링과 딥러닝의 결합 방법

07 Dec 2023

이번 포스트에서는 Go 언어를 이용하여 웹 크롤링과 딥러닝을 결합하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Go 언어는 간결하면서도 빠른 속도로 웹 크롤링을 수행할 수 있는 기능을 제공하며, 딥러닝을 위한 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다.

웹 크롤링

Go 언어에서 웹 크롤링을 수행하기 위해 다양한 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 그 중에서도 goquery 라이브러리는 HTML 문서를 구문 분석하고 쿼리를 통해 원하는 요소를 선택할 수 있는 강력한 도구입니다.

아래는 goquery 라이브러리를 사용하여 웹 크롤링을 하는 예시 코드입니다.

package main

import (
	"fmt"
	"log"

	"github.com/PuerkitoBio/goquery"
)

func main() {
	url := "https://example.com"

	doc, err := goquery.NewDocument(url)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	doc.Find("h1").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
		fmt.Printf("Title %d: %s\n", i, s.Text())
	})
}

위의 코드는 example.com 사이트에서 h1 태그를 선택하여 텍스트를 출력하는 예시입니다. goquery.NewDocument(url)을 통해 웹 페이지의 HTML을 가져오고, doc.Find("h1")을 통해 선택된 요소를 반복적으로 처리할 수 있습니다.

딥러닝

Go 언어로 딥러닝을 수행하기 위해서는 Go용 딥러닝 라이브러리를 활용해야 합니다. 현재 가장 인기있는 라이브러리 중 하나는 gorgonia입니다. gorgonia는 신경망을 구축하고 훈련할 수 있는 강력한 도구입니다.

아래는 gorgonia를 사용하여 단순한 신경망을 구현하는 예시 코드입니다.

package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"gorgonia.org/gorgonia"
	"gorgonia.org/tensor"
	"gorgonia.org/gorgonia/examples/mnist"
)

func main() {
	g := gorgonia.NewGraph()

	// Input layer
	x := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(1, 784), gorgonia.WithName("x"))

	// Hidden layer
	wHidden := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(784, 128), gorgonia.WithName("wHidden"))
	bHidden := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(1, 128), gorgonia.WithName("bHidden"))
	hidden := gorgonia.Must(gorgonia.Add(gorgonia.Must(gorgonia.Mul(x, wHidden)), bHidden))

	// Output layer
	wOutput := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(128, 10), gorgonia.WithName("wOutput"))
	bOutput := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(1, 10), gorgonia.WithName("bOutput"))
	output := gorgonia.Must(gorgonia.Add(gorgonia.Must(gorgonia.Mul(hidden, wOutput)), bOutput))

	// Output
	prediction := gorgonia.Must(gorgonia.SoftMax(output))

	// Define loss function
	y := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Int, gorgonia.WithShape(1, 10), gorgonia.WithName("y"))
	losses := gorgonia.Must(gorgonia.Must(gorgonia.Neg(gorgonia.Must(gorgonia.Mean(gorgonia.Must(gorgonia.Mul(y, gorgonia.Must(gorgonia.Log(prediction)))))))))

	// Initialize inputs and outputs
	var inputs []*gorgonia.Node
	var outputs []*gorgonia.Node
	gorgonia.Read(inputs, x, y)
	gorgonia.Read(outputs, outputs, losses)

	// Define the VM and the backend
	vm := gorgonia.NewTapeMachine(g, gorgonia.WithNodes(inputs...), gorgonia.WithGradientClipping(1))
	defer vm.Close()

	// Define optimizer and train the model
	optimizer := gorgonia.NewAdamSolver()
	epochs := 10
	batchSize := 64
	err := mnist.Train(vm, batchSize, epochs, mnist.WithOptimizer(optimizer))
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// Make predictions
	// ...
}

위의 코드는 gorgonia를 사용하여 MNIST 데이터셋을 훈련하는 예시입니다. 코드에서는 신경망의 구조를 정의하고, 입력 데이터 및 라벨을 초기화한 후, 옵티마이저를 사용하여 훈련을 수행합니다.

결론

이번 포스트에서는 Go 언어에서의 웹 크롤링과 딥러닝의 결합 방법을 알아보았습니다. goquery 라이브러리를 사용하여 웹 페이지를 크롤링하고, gorgonia를 사용하여 딥러닝 모델을 구현 및 훈련할 수 있습니다. 이를 통해 Go 언어로 웹 데이터를 수집하고, 딥러닝을 통해 데이터를 분석하고 예측하는 등 다양한 기능을 구현할 수 있습니다.

웹 크롤링

딥러닝

결론

참고 자료