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Lobste.rs헤드라인2026. 05. 22. 17:35

jlearn: J 언어로 작성된 머신러닝 라이브러리

요약

J 언어를 기반으로 구현된 머신러닝 라이브러리인 jlearn을 소개합니다. MLP, K-Means, KNN 등 다양한 알고리즘을 제공하며, 모델 직렬화 기능을 지원합니다.

핵심 포인트

  • J 언어로 작성된 머신러닝 라이브러리 구현
  • 분류, 회귀, 군집화 등 다양한 알고리즘 포함
  • 유전 알고리즘 및 심볼릭 회귀 솔버 지원
  • 텍스트와 바이너리 혼합 방식의 모델 직렬화 제공
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brain

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.

som_clusters

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)oon/an/a그래디언트 옵티마이저 (gradient optimizers) 선택이 가능한 배치 SGD (Batch SGD).
...유전 알고리즘 솔버 (Genetic Algorithm Solver)n/an/an/an/a
심볼릭 회귀 솔버 (Symbolic Regression Solver)n/an/an/an/ao함수 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.

AI 자동 생성 콘텐츠

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