머신러닝 파이프라인은 데이터 전처리, 모델 훈련, 테스트 및 결과 분석 단계를 순차적으로 수행하는 과정을 자동화하는 중요한 요소입니다. 이번 블로그에서는 코틀린을 이용하여 간단한 머신러닝 파이프라인을 구현하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

파이프라인 구성 요소

머신러닝 파이프라인은 크게 데이터 전처리, 모델 학습, 예측, 평가의 단계로 구성됩니다. 이를 구현하기 위해 다음과 같은 라이브러리를 사용할 것입니다.

• kotlin-ml: 코틀린을 위한 머신러닝 라이브러리
• kotlin-statistics: 통계 및 데이터 분석을 위한 라이브러리

데이터 전처리

val data = loadData("input.csv")
val preprocessedData = preprocess(data)

모델 학습

val model = trainModel(preprocessedData)

예측

val testData = loadData("test.csv")
val predictions = makePredictions(model, preprocess(testData))

평가

evaluate(predictions, trueValues)

결론

코틀린을 사용하여 머신러닝 파이프라인을 구현하는 방법에 대해 간략하게 살펴보았습니다. 이러한 접근은 코틀린으로 머신러닝 작업을 수행할 때 효율적인 방법을 제공합니다.

참고문헌:

• kotlin-ml 공식 문서
• kotlin-statistics 공식 문서