[react] 머신 러닝 알고리즘을 웹을 통해 실시간으로 제공하는 방법

26 Dec 2023

react

머신 러닝 알고리즘을 웹을 통해 실시간으로 제공하는 것은 매우 흥미로운 기술입니다. 실시간으로 예측, 분류 또는 군집화를 제공하여 사용자가 언제나 최신 데이터에 기반한 결과를 얻을 수 있습니다. 이를 위해 React를 사용하여 실시간 머신 러닝 알고리즘을 웹에서 제공하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 머신 러닝 모델 구현

가장 먼저 해야 할 일은 머신 러닝 모델을 구현하는 것입니다. TensorFlow.js나 Scikit-learn과 같은 라이브러리를 사용하여 모델을 개발하고 학습시킵니다.

// TensorFlow.js를 사용한 예시
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

// 모델 정의
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

// 모델 학습
model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError'});
model.fit(inputData, outputData, {epochs: 10});

2. 웹 어플리케이션 구현

React를 사용하여 실시간으로 머신 러닝 알고리즘을 웹에서 사용할 수 있도록 어플리케이션을 구현합니다. 사용자의 입력을 받아 모델에 전달하고 결과를 표시합니다.

// React를 사용한 예시
import React, { useState } from 'react';

function MachineLearningApp() {
  const [input, setInput] = useState(0);
  const [output, setOutput] = useState(0);

  const handleInputChange = (e) => {
    setInput(e.target.value);
    // 모델에 입력값 전달 및 결과 얻기
    const prediction = model.predict(e.target.value);
    setOutput(prediction);
  }

  return (
    <div>
      <input type="number" value={input} onChange={handleInputChange} />
      <p>모델 결과: {output}</p>
    </div>
  );
}

3. 모델 통합 및 배포

웹 어플리케이션과 머신 러닝 모델을 통합하고, 배포 준비를 합니다. TensorFlow.js 모델을 웹에서 사용할 수 있도록 변환하고, React 어플리케이션과 통합하여 배포합니다.

이제 모델이 실시간으로 웹에서 동작하며, 사용자는 언제든지 모델의 결과를 얻을 수 있습니다.

참고문헌: