[kotlin] 데이터 분석을 위한 코틀린 라이브러리 소개

08 Dec 2023

kotlin

데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 데이터 분석은 매우 중요합니다. 이를 위해 많은 언어와 도구들이 사용되고 있지만, 코틀린 역시 데이터 분석을 위한 유용한 라이브러리들을 제공하고 있습니다.

이번 포스트에서는 Kotlin 기반의 데이터 분석을 위한 몇 가지 인기 라이브러리에 대해 살펴보겠습니다.

KotlinDL

KotlinDL은 딥러닝 모델을 구축하고 학습시키는 데 사용되는 오픈소스 라이브러리입니다. 코틀린과 텐서플로우를 기반으로 하여 딥러닝 모델의 설계와 훈련을 간단하게 수행할 수 있습니다. KotlinDL은 코틀린의 강력한 기능과 텐서플로우의 기술적인 역량을 결합하여 사용자가 딥러닝 모델을 쉽게 구축하고 학습할 수 있도록 지원합니다.

val model = Sequential.of(
    Input(28, 28, 1),
    Conv2D(16, 3, 3),
    MaxPool2D(2, 2),
    Conv2D(32, 3, 3),
    MaxPool2D(2, 2),
    GlobalAvgPool2D(),
    Output(10)
)

더 많은 정보는 KotlinDL 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.

krangl

krangl은 데이터 조작을 위한 Kotlin 라이브러리로, 프레임워크와 독립형 데이터베이스 모두에 연결할 수 있습니다. 이는 데이터프레임과 시리즈로 이루어진 테이블을 조작하는데 효과적이며, R 혹은 파이썬의 pandas와 유사한 기능을 제공합니다.

val df = dataFrameOf("name", "age", "city")(
    "Tom", 42, "London",
    "Jerry", 24, "New York"
)

krangl에 대한 더 자세한 내용은 공식 GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다.

kotlin-statistics

kotlin-statistics 라이브러리는 통계적 데이터 분석을 위한 도구를 제공합니다. 이 라이브러리는 평균, 중앙값, 분산, 표준편차, 상관 계수 등의 기본 통계적 함수를 제공하며, 대규모 데이터 세트의 처리를 위한 기능도 포함하고 있습니다.

val data = listOf(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val mean = data.mean()
val median = data.median()
val std = data.standardDeviation()

더 많은 정보는 kotlin-statistics GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다.

데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Kotlin을 사용하여 데이터 분석을 수행하는 개발자들에게 이러한 라이브러리는 유용한 도구로 작용할 것입니다. 데이터 분석을 처리하고 결과를 분석하는 데 좀 더 효과적으로 사용할 수 있도록 도와줄 것입니다.

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KotlinDL

krangl

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