SomeB1oody/RustyML

해결하는 문제

RustyML은 Rust 생태계 내에서 머신러닝 및 딥러닝 작업을 수행하기 위한 포괄적인 툴킷을 제공합니다. 외부 언어 바인딩 없이 데이터 전처리, 모델 학습, 성능 평가를 처리할 수 있는 네이티브 Rust 라이브러리에 대한 요구를 해결합니다.

작동 방식

이 라이브러리는 ndarray를 기반으로 구축되었으며, 계산을 위해 Rust의 네이티브 수치 커널을 활용합니다. 기능 플래그(feature flags)를 통해 고전적인 머신러닝, 신경망, 평가 지표와 같은 특정 구성 요소를 선택할 수 있는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 모델은 Serde와 postcard를 사용하여 저장 및 로드할 수 있어 쉽게 영속화할 수 있으며, Rayon을 활용하여 구성 가능한 작업 임계값에 따라 무거운 계산을 자동으로 병렬화합니다.

대상 사용자

이 라이브러리는 프로젝트에 머신러닝 모델, 신경망 또는 그래프 기반 아키텍처를 직접 구현하려는 Rust 개발자를 위해 설계되었습니다. 순수 Rust 구현을 선호하고 의존성 및 컴파일 결과물의 크기를 세밀하게 제어해야 하는 사용자에게 적합합니다.

주요 특징

• 고전적인 머신러닝, 신경망 및 그래프 기반 모델 지원.
• 분류, 회귀 및 클러스터링을 위한 내장 평가 지표 포함.
• 기능 플래그를 통한 모듈식 컴파일로 바이너리 크기 최적화.
• 성능이 중요한 작업을 위한 병렬 처리 제공.
• 바이너리 파일 저장 및 로드를 통한 모델 영속화 지원.
• 잔차 네트워크(residual networks)와 같은 복잡한 아키텍처를 위한 유연한 그래프 구성 기능 제공.