Golang 기계 학습 애플리케이션: 지능형 알고리즘 및 데이터 기반 솔루션 구축

Golang의 기계 학습을 사용하여 지능형 알고리즘 및 데이터 기반 솔루션 개발: 기계 학습 알고리즘 및 유틸리티용 Gonum 라이브러리를 설치합니다. 지도 학습 알고리즘인 Gonum의 LinearRegression 모델을 사용한 선형 회귀입니다. 입력 변수와 목표 변수가 포함된 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습합니다. 모델이 선형 관계를 추출하는 새로운 특성을 기반으로 주택 가격을 예측합니다.

Golang 기계 학습 응용 프로그램: 지능형 알고리즘 및 데이터 기반 솔루션 구축

소개

현재 데이터 중심 시대에 기계 학습(ML)은 추출을 가능하게 하는 필수 기술이 되었습니다. 데이터에서 통찰력을 얻고 지능형 알고리즘을 구축합니다. 기계 학습에 Golang을 사용하면 확장 가능한 고성능 ML 애플리케이션이 가능해집니다. 이 튜토리얼에서는 Golang에서 널리 사용되는 기계 학습 라이브러리를 사용하여 지능형 알고리즘과 데이터 기반 솔루션을 구축하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

라이브러리 설치

먼저 Golang의 머신러닝 라이브러리를 설치해야 합니다. 다양한 ML 알고리즘과 유틸리티를 제공하는 [Gonum 라이브러리](https://pkg.go.dev/gonum.org/v1/gonum)를 사용하는 것이 좋습니다. 다음 명령을 실행하여 설치하세요.

go get gonum.org/v1/gonum

실용 사례: 선형 회귀

실용 사례로 선형 회귀 알고리즘을 사용하여 주택 가격을 예측하는 애플리케이션을 구축하겠습니다. 선형 회귀는 입력 변수와 목표 변수 간의 선형 관계를 학습하는 지도 학습 알고리즘입니다.

모델 정의

먼저 LinearRegression 模型，可以使用 gonum 库中的 regression 패키지를 정의해야 합니다.

import (
    "gonum.org/v1/gonum/mat"
    "gonum.org/v1/gonum/stat/regression"
)

type LinearRegression struct {
    model *regression.LinearRegression
}

모델 교육

다음으로 교육 데이터로 모델을 교육합니다. 훈련 데이터에는 주택 특성(예: 평방 피트, 침실 수) 및 주택 가격이 포함됩니다.

func (r *LinearRegression) Train(data [][]float64, labels []float64) error {
    if len(data) == 0 || len(labels) == 0 {
        return errors.New("invalid data or labels")
    }

    x := mat.NewDense(len(data), len(data[0]))
    y := mat.NewVecDense(len(labels), labels)

    for i, row := range data {
        for j, value := range row {
            x.Set(i, j, value)
        }
    }

    r.model = regression.LinearRegression{}
    if err := r.model.Fit(x, y); err != nil {
        return err
    }

    return nil
}

주택 가격 예측

모델이 훈련되면 새로운 기능을 사용하여 주택 가격을 예측할 수 있습니다.

func (r *LinearRegression) Predict(input []float64) (float64, error) {
    if len(input) != len(r.model.Predictors()) {
        return 0, errors.New("invalid input size")
    }

    x := mat.NewVecDense(len(input), input)
    return r.model.Predict(x), nil
}

결론

이 튜토리얼에서는 Golang의 기계 학습 라이브러리를 사용하여 빌드하는 방법을 배웠습니다. 스마트 알고리즘. 선형 회귀 모델의 실제 사례를 만들어 모델 훈련 및 예측 과정을 설명합니다. 고성능과 확장성을 갖춘 Golang은 복잡한 실제 문제를 해결하기 위해 ML 애플리케이션을 구축하는 데 이상적입니다.

위 내용은 Golang 기계 학습 애플리케이션: 지능형 알고리즘 및 데이터 기반 솔루션 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!