[go] Go 언어의 머신러닝 및 데이터 분석 라이브러리

26 Dec 2023

Go 언어는 안정성과 빠른 성능으로 유명한 프로그래밍 언어입니다. 그러나 머신러닝 및 데이터 분석 분야에서는 Python 및 R과 같은 언어가 일반적으로 사용되고 있습니다. 이제 Go 언어로도 머신러닝 및 데이터 분석을 수행할 수 있는 라이브러리들이 계속해서 발전하고 있습니다. 아래에서는 Go 언어를 사용하여 머신러닝 및 데이터 분석을 위한 몇 가지 라이브러리를 살펴보겠습니다.

[머신러닝 및 데이터 분석 라이브러리]

Gorgonia

Gorgonia는 Go 언어를 사용하여 머신러닝과 딥러닝을 구현하기 위한 라이브러리입니다. Gorgonia는 Theano와 유사한 사용자 경험을 제공하고 있으며, 계산 그래프를 정의하고 최적화하여 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다.

Gota

Gota는 데이터 프레임과 유사한 데이터 구조를 제공하여 Go 언어로 데이터 분석 작업을 지원하는 패키지입니다. Gota를 사용하면 데이터를 로드하고 변환하고 요약하는 과정을 쉽게 수행할 수 있습니다.

Golearn

Golearn은 Go 언어를 사용하여 기계 학습을 위한 라이브러리입니다. Golearn은 분류, 회귀, 클러스터링 등의 작업을 포함하는 다양한 기계 학습 알고리즘을 제공하고 있습니다.

Gorgonia

Gorgonia는 Go 언어를 사용하여 머신러닝과 딥러닝을 구현하기 위한 라이브러리로, 계산 그래프를 정의하고 최적화하여 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 아래는 Gorgonia를 사용한 간단한 선형 회귀 모델의 예제 코드입니다.

package main

import (
	"fmt"
	"gorgonia.org/gorgonia"
	"gorgonia.org/tensor"
)

func main() {
	g := gorgonia.NewGraph()
	x := gorgonia.NodeFromAny(g, tensor.Float64, 1, tensor.WithShape(3), tensor.WithValue(tensor.New(tensor.WithShape(3), tensor.Of(tensor.Float64, 1, 2, 3))))
	y := gorgonia.NodeFromAny(g, tensor.Float64, 1, tensor.WithShape(3), tensor.WithValue(tensor.New(tensor.WithShape(3), tensor.Of(tensor.Float64, 4, 5, 6))))
	w := gorgonia.NewScalar(g, tensor.Float64, gorgonia.WithName("w"), gorgonia.WithValue(tensor.New(tensor.Of(tensor.Float64), tensor.WithShape(1))))
	b := gorgonia.NewScalar(g, tensor.Float64, gorgonia.WithName("b"), gorgonia.WithValue(tensor.New(tensor.Of(tensor.Float64), tensor.WithShape(1))))
	z := gorgonia.Must(gorgonia.Add(gorgonia.Must(gorgonia.Mul(x, w)), b))
	cost := gorgonia.Must(gorgonia.Mean(gorgonia.Must(gorgonia.Square(gorgonia.Must(gorgonia.Sub(z, y))))))
	_, err := gorgonia.Gradient(cost, w, b)
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return
	}
}

Gota

Gota는 데이터 프레임과 유사한 데이터 구조를 제공하여 Go 언어로 데이터 분석 작업을 지원하는 패키지입니다. 아래는 Gota를 사용하여 데이터를 로드하고 요약하는 간단한 예제 코드입니다.

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/go-gota/gota/dataframe"
	"os"
)

func main() {
	file, err := os.Open("data.csv")
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return
	}
	defer file.Close()

	df := dataframe.ReadCSV(file)

	summary := df.Describe()
	fmt.Println(summary)
}

Golearn

Golearn은 Go 언어를 사용하여 기계 학습을 위한 라이브러리로, 분류, 회귀, 클러스터링 등의 작업을 포함하는 다양한 기계 학습 알고리즘을 제공하고 있습니다. 아래는 Golearn을 사용하여 데이터를 로드하고 KNN 분류 모델을 학습시키는 예제 코드입니다.

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/sjwhitworth/golearn/base"
	"github.com/sjwhitworth/golearn/ensemble"
	"github.com/sjwhitworth/golearn/evaluation"
	"github.com/sjwhitworth/golearn/knn"
	"os"
)

func main() {
	// Load data
	irisData, err := base.ParseCSVToInstances("iris.csv", true)
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return
	}

	// Initialize KNN classifier
	cls := knn.NewKnnClassifier("euclidean", "linear", 2)

	// Use cross-fold validation to evaluate the classifier
	cfs, err := evaluation.GenerateCrossFoldValidationConfusionMatrices(irisData, cls, 5)
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return
	}
	mean, variance := evaluation.GetCrossValidatedMetric(cfs, evaluation.ACCURACY)
	fmt.Printf("ACCURACY MEAN: %.2f, VARIANCE: %.2f\n", mean, variance)
}

이러한 라이브러리들을 사용하여 Go 언어로도 머신러닝 및 데이터 분석 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.

참고 자료

Gorgonia: https://github.com/gorgonia/gorgonia
Gota: https://github.com/go-gota/gota
Golearn: https://github.com/sjwhitworth/golearn