소개

자바 스크립트 머신 러닝은 최근 들어서 가장 뜨거운 주제 중 하나입니다. 이전에는 머신 러닝이나 인공 지능 기술들은 매우 복잡하고 어렵게 느껴졌지만, 이제는 자바 스크립트를 이용하여 누구나 쉽게 다룰 수 있게 되었습니다. 이번 포스팅에서는 자바 스크립트 머신 러닝의 기본 개념과 오픈 소스 라이브러리인 Tensorflow.js를 소개하고 그 사용법에 대해 알아보겠습니다.

머신 러닝 기본 개념

머신 러닝은 프로그램이 데이터를 분석하고 패턴을 찾아 향후 데이터를 예측하거나 분류하는 등의 작업을 수행할 수 있는 기술입니다. 이러한 알고리즘은 주로 수학적 모델링에 기반합니다.

머신 러닝에는 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 세 가지 유형이 있습니다. 자바 스크립트 머신 러닝 역시 이와 같은 분류를 따릅니다.

• 지도 학습: 미리 라벨링된 데이터를 이용하여 머신 러닝 알고리즘이 학습하는 방법입니다. 이 방법은 크게 분류(classification)와 회귀(regression)로 나눌 수 있습니다.

• 비지도 학습: 라벨링되지 않은 데이터를 이용하여 알고리즘이 학습하는 기법입니다. 이 방법은 데이터의 패턴을 찾아냅니다. 대표적인 예로 군집화(clustering), 차원 축소 등이 있습니다.

• 강화 학습: 에이전트가 환경과 상호작용하면서 학습하는 방법입니다. 에이전트는 환경을 관찰하고, 행동을 취하고, 보상을 받습니다. 이와 같은 과정을 반복하면서 최적의 보상을 효율적으로 얻을 수 있도록 학습합니다.

Tensorflow.js

Tensorflow.js는 Tensorflow를 자바스크립트에서 이용할 수 있도록 만든 오픈 소스 라이브러리입니다. Tensorflow는 구글에서 개발한 머신 러닝 라이브러리 중 하나로, 가장 인기 있고 성능을 측면에서 보장합니다.

Tensorflow.js는 브라우저 환경에서 모든 연산이 이루어집니다. 이는 브라우저에서 딥 러닝 이미지 인식, 자연어 처리 등의 작업을 구현할 수 있도록 돕습니다.

Tensorflow.js 사용법

Tensorflow.js를 사용하기 위해서는 먼저 Tensorflow.js 라이브러리를 로드해주어야 합니다.

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Tensorflow.js는 Tensorflow와 다르게 즉각적인 결과를 출력해주지 않습니다. 대신, 그래프를 만들고 실행하는 과정을 거칩니다. 여기서는 간단한 지도 학습 예시를 통해 Tensorflow.js 사용 방법을 살펴보겠습니다.

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위 예제에서는 키와 몸무게를 입력으로 받아 BMI를 출력하는 모델을 학습합니다. 텐서플로우는 텐서(tensor)라는 자료형을 사용합니다. tf.tensor2d() 메서드로 2자리 배열을 생성하며, tf.layers.dense() 메서드로 레이어를 추가합니다. model.compile() 메서드로 모델을 컴파일하고, model.fit() 메서드로 모델을 학습합니다. 마지막으로 model.predict() 메서드로 키와 몸무게를 입력받아 BMI를 출력합니다.

결론

자바 스크립트 머신 러닝은 기존의 머신 러닝 기술보다 간단하고 직관적인 방법으로 누구나 쉽게 다룰 수 있습니다. Tensorflow.js와 같은 라이브러리를 이용하면 웹 브라우저 상에서도 딥 러닝 인식, 자연어 처리 등의 작업을 쉽게 구현할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 자바 스크립트 머신 러닝의 기본 개념과 Tensorflow.js를 이용한 예시를 소개하였습니다. 자바 스크립트 머신 러닝을 이용하여 더욱 다양한 분야에서 적용할 수 있는 기술들이 빠르게 발전하고 있습니다. 앞으로가 기대됩니다.