[java] Apache Commons Math를 사용하여 경사 하강법

22 Dec 2023

java

Apache Commons Math는 Java 언어로 작성된 강력한 수학 및 통계 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하여 경사 하강법(Gradient Descent)을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Apache Commons Math 이란?

Apache Commons Math는 수치 분석, 최적화, 선형 대수, 통계 등 다양한 수학 및 통계 기능을 제공하는 라이브러리입니다. 다양한 수학 알고리즘을 구현하고 있는데, 그 중에서도 경사 하강법은 회귀 분석, 머신 러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 최적화 알고리즘 중 하나입니다.

Apache Commons Math를 사용한 경사 하강법 구현

Apache Commons Math를 사용하여 간단한 선형 회귀 모델의 매개변수를 학습하는 경사 하강법을 구현하는 예제를 살펴보겠습니다.

먼저, Maven 또는 Gradle과 같은 의존성 관리 도구를 사용하여 Apache Commons Math를 프로젝트에 추가합니다.

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-math3</artifactId>
    <version>3.6.1</version>
</dependency>

다음으로, 아래와 같이 경사 하강법을 구현할 수 있습니다.

import org.apache.commons.math3.fitting.leastsquares.LeastSquaresFactory;
import org.apache.commons.math3.fitting.leastsquares.LeastSquaresOptimizer;
import org.apache.commons.math3.fitting.leastsquares.LeastSquaresProblem;
import org.apache.commons.math3.fitting.leastsquares.LevenbergMarquardtOptimizer;
import org.apache.commons.math3.fitting.leastsquares.MultivariateJacobianFunction;
import org.apache.commons.math3.fitting.leastsquares.SquaredLoss;

public class GradientDescentExample {

    public static void main(String[] args) {
        MultivariateJacobianFunction model = // Define the model function
        double[] initialGuess = // Initial guess for the model parameters
        double[] target = // The observed target values
        double[] weights = // Weights for the least squares problem

        LeastSquaresProblem problem = LeastSquaresFactory.create(
            model, // model function
            null, // Jacobian function (optional, can be null)
            new SquaredLoss(), // loss function
            initialGuess, // initial guess
            weights // weights
        );

        LeastSquaresOptimizer optimizer = // Create an optimizer (e.g., LevenbergMarquardtOptimizer)

        // Perform the optimization
        LeastSquaresOptimizer.Optimum optimum = optimizer.optimize(problem);

        double[] solution = optimum.getPoint().toArray(); // Retrieve the optimal solution
    }
}

위 예제에서 MultivariateJacobianFunction, LeastSquaresProblem, LeastSquaresOptimizer 등의 Apache Commons Math의 클래스와 인터페이스를 사용하여 경사 하강법을 구현할 수 있습니다.

마치며

이처럼 Apache Commons Math를 사용하면 복잡한 수학 알고리즘을 간편하게 구현할 수 있습니다. 특히 회귀 분석, 머신 러닝 등에 활용될 수 있는 경사 하강법을 Apache Commons Math를 통해 쉽게 구현할 수 있습니다.

Apache Commons Math 라이브러리의 더 많은 기능과 사용법에 대해서는 Apache Commons Math 공식 웹사이트를 참고하시기 바랍니다.