[R언어] R을 사용한 딥러닝 기법
R은 데이터 과학 및 통계 분야에서 매우 인기 있는 프로그래밍 언어이며, 딥러닝 알고리즘의 구현 또한 가능합니다. 이번 글에서는 R을 사용하여 딥러닝 기법을 적용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
딥러닝 패키지 설치
R에서 딥러닝을 구현하기 위해서는 먼저 딥러닝 관련 패키지를 설치해야 합니다. 가장 인기 있는 딥러닝 패키지로는 ‘Keras’와 ‘tensorflow’가 있습니다. 이들을 설치하기 위해서는 아래의 명령어를 R 콘솔에서 실행합니다.
install.packages("keras")
install.packages("tensorflow")
딥러닝 모델 구현
다음으로는 Keras를 사용하여 딥러닝 모델을 구현해 보겠습니다. 다음은 간단한 다층 퍼셉트론(MLP)을 구현하는 예제 코드입니다.
library(keras)
model <- keras_model_sequential() %>%
layer_dense(units = 64, activation = 'relu', input_shape = c(100)) %>%
layer_dense(units = 64, activation = 'relu') %>%
layer_dense(units = 10, activation = 'softmax')
summary(model)
위 코드는 Keras를 사용하여 간단한 MLP 모델을 정의하는 코드입니다.
모델 훈련 및 평가
이제 정의한 모델을 훈련하고 평가해 보겠습니다. 아래는 모델을 컴파일하고 MNIST 손글씨 숫자 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련하는 예제 코드입니다.
model %>% compile(
optimizer = 'adam',
loss = 'categorical_crossentropy',
metrics = c('accuracy')
)
mnist <- dataset_mnist()
x_train <- mnist$train$x
y_train <- mnist$train$y
x_test <- mnist$test$x
y_test <- mnist$test$y
x_train <- array_reshape(x_train, c(60000, 28 * 28))
x_train <- x_train / 255
x_test <- array_reshape(x_test, c(10000, 28 * 28))
x_test <- x_test / 255
y_train <- to_categorical(y_train, 10)
y_test <- to_categorical(y_test, 10)
history <- model %>% fit(
x_train, y_train,
epochs = 5, batch_size = 32,
validation_data = list(x_test, y_test)
)
plot(history)
위 코드는 MNIST 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련하고 시각화하는 예제 코드입니다.
요약
이제 R을 사용하여 딥러닝 모델을 구현하고 훈련하는 방법에 대해 알아보았습니다. R은 통계 및 데이터 분석을 위한 주요 언어이기 때문에, 딥러닝 분야에서도 R을 활용할 수 있음을 알 수 있습니다.
더 많은 딥러닝 알고리즘과 R 패키지에 대해 알고 싶다면, 해당 패키지의 공식 문서 및 온라인 자습서를 참고하는 것이 좋습니다.
또한, 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 질문해 주세요!