인공 지능 및 머신 러닝은 현대 소프트웨어 개발의 중심 주제 중 하나입니다. 이 글에서는 Clojure, Lisp 언어 계열에 속하는 함수형 프로그래밍 언어를 사용하여 머신 러닝을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Clojure란 무엇인가?

Clojure는 함수형 프로그래밍 언어로서, Lisp 프로그래밍 언어의 특징을 갖추고 있습니다. 동적 언어이며, JVM(Java Virtual Machine) 및 .NET 프레임워크에서 실행될 수 있는데, 그 중에서도 주로 JVM에서 실행됩니다.

Clojure는 간결한 문법, 불변 데이터 구조 및 레퍼런스 투명성을 강조합니다. 이러한 특징들은 머신 러닝과 같은 복잡한 시스템을 구축할 때 매우 유용합니다.

Clojure를 사용한 머신 러닝 라이브러리

Clojure는 머신 러닝 알고리즘을 구현하기 위한 여러 라이브러리를 제공하고 있습니다. 그 중에서도 uncomplicate/neanderthal은 고성능 선형 대수 라이브러리로, Clojure로 머신 러닝 알고리즘을 구현할 때 매우 유용합니다.

(require '[uncomplicate.neanderthal
            [core :refer [dge dv! dgemm!]]])

(def A (dge 2 3 [1 4 2
                3 5 1]))

(def B (dge 3 2 [1 2
                3 4
                5 6]))

(def C (dge 2 2))
(dgemm! 1.0 A false B false 0.0 C)

C

위의 예시에서는 Neanderthal 라이브러리를 사용하여 매트릭스 곱셈을 수행하는 Clojure 코드를 보여줍니다.

Clojure의 강점

Clojure를 사용하여 머신 러닝 알고리즘을 구현하는 것에는 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 함수형 프로그래밍: Clojure는 함수형 프로그래밍 언어로서, 불변 데이터 구조와 함수형 프로그래밍의 이점을 제공합니다.
• 다중 패러다임: Clojure는 객체 지향 프로그래밍과 함수형 프로그래밍을 융합한 다중 패러다임을 지원합니다.
• JVM 기반: Clojure는 JVM 상에서 실행되므로 Java와의 완전한 호환성을 갖추고 있습니다.

결론

Clojure는 함수형 프로그래밍의 강력한 기능들을 활용하여 머신 러닝 알고리즘을 구현할 수 있는 강력한 언어입니다. Clojure를 사용하여 머신 러닝을 구현하는 것은 높은 성능과 유연성을 제공하며, 머신 러닝 엔지니어 및 연구자들에게 많은 혜택을 제공할 것으로 기대됩니다.

참고 문헌

• Clojure 공식 홈페이지
• “Clojure for Data Science” by Henry Garner
• “Clojure Applied: From Practice to Practitioner” by Ben Vandgrift and Alex Miller