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J를 이용한 머신러닝 (Machine Learning with J.)

J로 작성된 개발 중 (WIP) 머신러닝 라이브러리입니다. MLPClassifiers, MLPRegressors, 혼합 모델 (Mixture Models), K-Means, KNN, RBF-Network, 자기 조직화 지도 (Self-organizing Maps)를 포함한 다양한 알고리즘 구현을 제공합니다.

구현된 알고리즘 (Implemented Algorithms)

알고리즘 (Algorithm)	분류 (Classification)	회귀 (Regression)	군집화 (Clustering)	패턴 매칭 / 완성 (Pattern Matching / Completion)	기타 (Other)	비고 (Notes)
다층 퍼셉트론 (Multilayer Perceptron)	o	o	n/a	n/a		그래디언트 옵티마이저 (gradient optimizers) 선택이 가능한 배치 SGD (Batch SGD).
...		유전 알고리즘 솔버 (Genetic Algorithm Solver)	n/a	n/a	n/a	n/a
심볼릭 회귀 솔버 (Symbolic Regression Solver)	n/a	n/a	n/a	n/a	o	함수 추정 (Function estimation).

기타 기능 (Other features)

직렬화 (Serialization)

모델은 텍스트와 바이너리 패킹 (binary packing)이 혼합된 텍스트 파일로 직렬화될 수 있습니다. 직렬화된 파일의 크기는 모델의 크기에 따라 달라지지만, 신경망 (NN) 모델 (합성곱 신경망 (convnets) 및 순환 신경망 (rec-nets) 포함)의 경우 대략 10 MB 이상일 것입니다.