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데이터셋
데이터셋(dataset)은 데이터를 구조적으로 정리한 집합이다. 분석, 학습, 테스트 등 다양한 목적으로 사용된다.
구성 요소[편집]
- 데이터 포인트(Data Points) : 데이터셋을 구성하는 개별 데이터 항목으로, 하나의 데이터 포인트는 실제로 분석하거나 학습하는 데 필요한 정보의 단위다. 예를 들어, 이미지 데이터셋에서는 각 데이터 포인트가 하나의 이미지가 된다. 데이터 포인트는 데이터셋의 기본 요소로, 각 항목이 개별적으로 저장되고 처리된다.
- 특성(Features) 또는 변수(Variables) : 데이터 포인트를 설명하는 속성으로, 데이터셋 내의 각 데이터 포인트는 여러 특성으로 구성된다. 예를 들어, 고객 데이터셋에서는 나이, 성별, 구매 이력 등의 특성이 있을 수 있다. 특성은 데이터 분석 및 모델 학습 시 중요한 역할을 하며, 분석하려는 문제를 정의하고 데이터를 설명하는 데 도움을 준다.[1]
- 라벨(Labels) : 데이터 포인트의 정답이나 범주를 나타내는 정보다. 라벨은 지도 학습에서 중요한 역할을 하며, 데이터 포인트가 어떤 클래스로 분류되는지 또는 어떤 값을 가지는지를 정의한다. 예를 들어, 이미지 분류 문제에서는 각 이미지에 대해 '개', '고양이', '차' 등의 라벨이 부여될 수 있다.[2]
유형[편집]
- 구조화된 데이터셋(Structured Datasets) : 표 형식으로 잘 정리된 데이터로, 일반적으로 관계형 데이터베이스나 스프레드시트와 유사하다. 행과 열로 이루어져 있으며, 각 열은 데이터의 특성을 나타내고 각 행은 데이터 포인트를 나타낸다. 예를 들어, 엑셀 파일에서 고객 정보가 담긴 테이블이 구조화된 데이터셋의 예다.
- 비구조화된 데이터셋(Unstructured Datasets) : 정형화된 구조가 없는 데이터로, 자유로운 형식으로 제공된다. 비구조화된 데이터셋에는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등이 포함된다. 예를 들어, 소셜 미디어의 게시물, 이메일 본문, 뉴스 기사 등이 비구조화된 데이터로, 이러한 데이터는 특정 형식이 없어 분석하기 어렵지만 유용한 정보를 많이 포함하고 있다.
- 반구조화된 데이터셋(Semi-Structured Datasets) : 일부 구조가 있지만 완전히 정형화되지는 않은 데이터로, XML, 제이슨(JSON) 같은 형식이 여기에 해당된다. 반구조화된 데이터는 특정한 형식을 가지면서도 자유로운 구조를 허용한다. 예를 들어, 웹에서 받은 제이슨 응답 데이터는 키와 값 쌍으로 구성되어 있지만, 그 구조는 데이터마다 달라질 수 있다.[3][4]
용도[편집]
- 머신러닝 모델 학습 : 데이터셋은 머신러닝 모델을 학습시키는 데 필수적이다. 모델은 데이터셋을 통해 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대한 예측이나 분류를 수행한다. 예를 들어, 스팸필터링 모델은 학습 데이터셋을 통해 스팸과 비스팸 이메일을 구분하는 법을 배우게 된다.[5]
- 성능 평가 : 모델의 성능을 평가하기 위해 테스트 데이터셋이 사용된다. 테스트 데이터셋은 모델이 학습하지 않은 새로운 데이터로 구성되어 모델이 실제로 얼마나 잘 작동하는지를 평가하는 데 도움을 준다. 예를 들어, 모델이 80%의 정확도로 테스트 데이터셋을 예측한다면, 이는 모델이 예측하는 데 80%의 신뢰도를 가지는 것을 의미한다.
- 데이터 분석: 데이터셋은 통계적 분석, 데이터 시각화 등 분석 작업에 사용된다. 데이터 분석가나 데이터 과학자는 데이터셋을 분석하여 패턴, 트렌드, 통계적 특성 등을 이해하고, 이를 기반으로 인사이트를 도출한다. 예를 들어, 판매 데이터를 분석하여 계절별 판매 트렌드를 파악하거나, 고객 세분화를 통해 마케팅 전략을 조정할 수 있다.[6]
품질 및 전처리[편집]
- 데이터 품질(Data Quality) : 데이터 품질은 정확성, 일관성, 완전성 등을 포함한다. 데이터 품질이 높으면 분석 결과나 모델 성능이 좋아진다. 예를 들어, 데이터가 정확하고, 중복이 없으며, 결측치가 없을 때 데이터 품질이 높다고 할 수 있다. 품질이 낮으면 분석 결과가 왜곡되거나 모델이 잘못된 예측을 할 수 있다.
- 전처리(Preprocessing) : 데이터셋의 원시 데이터를 정제하고 변환하는 과정이다. 전처리에는 결측치 처리, 이상치 제거, 정규화, 변환 등이 포함된다. 데이터 전처리는 모델 학습 전 필수적인 단계로, 데이터의 품질을 높이고 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 수치 데이터를 정규화하여 범위가 동일하게 맞추거나, 텍스트 데이터를 토큰화하여 분석하기 쉽게 만들 수 있다.[7]
관련[편집]
인공지능[편집]
데이터셋과 인공지능(AI)은 밀접한 관계를 가진다. AI 모델은 데이터셋을 통해 학습을 진행하며, 데이터셋의 내용에 따라 모델의 성능이 달라진다. 모델 학습 과정에서는 데이터셋이 모델에게 패턴과 규칙을 알려주며, 이를 바탕으로 예측이나 분류를 수행할 수 있는 능력을 배운다. 또한, 모델의 성능을 평가하기 위해 테스트 데이터셋이 사용된다. 이 데이터셋은 모델이 훈련하지 않은 새로운 데이터를 제공하여, 모델의 실제 성능을 측정하는 데 도움을 준다.
데이터셋은 전처리 과정을 통해 정제되고 변환된다. 이는 모델이 데이터를 더 효과적으로 학습할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 결측치나 노이즈를 제거하고, 데이터의 형식을 일관되게 맞추는 과정이 포함된다. 데이터 증강 기법을 사용하여 데이터셋을 변형하고 추가함으로써, 모델의 성능을 더욱 향상시키고, 다양한 상황에서 잘 작동하도록 할 수 있다.
마지막으로, 데이터셋의 다양성은 모델의 적응 능력을 높여준다. 다양한 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련시키면, 모델은 다양한 상황과 조건에 적응할 수 있다. 전이 학습을 통해 다른 데이터셋에서도 모델을 재훈련하거나 조정할 수 있어, 새로운 데이터에 대한 적응성을 높일 수 있다. 이처럼 데이터셋은 AI의 학습, 평가, 전처리, 증강, 적응 등 모든 과정에서 핵심적인 역할을 한다.[8]
각주[편집]
- ↑ 윤빵빵영, 〈2. 지도 학습 알고리즘-데이터 셋 다루기〉, 《티스토리》, 2020-06-13
- ↑ 브로드마인드, 〈(AI) 인공지능에 대한 기초적 지식과 이해1〉, 《네이버 블로그》, 2024-07-29
- ↑ 개몽가, 〈데이터 관리 패러다임〉, 《브런치스토리》, 2024-04-16
- ↑ 〈(데이터 분석) 머신러닝과 자연어 처리 (NLP)〉, 《개인블로그》, 2020-06-17
- ↑ 생각하는 마리오네트, 〈머신러닝 학습을 위한 데이터셋 분리(train,test,validation)〉, 《벨로그》, 2021-06-13
- ↑ 안인균, 〈230630_머신러닝: 데이터셋과 모델 성능 평가- Hold out vs K-Fold Cross Validation〉, 《벨로그》, 2023-07-02
- ↑ 와이즈스톤, 〈무수히 많은 데이터(data)의 품질은 어떻게 측정할까? / 데이터 공인시험성적서〉, 《네이버 블로그》, 2020-06-24
- ↑ 〈인공지능 학습용 데이터 구축 안내서〉, 《과학기술정보통신부·지능정보원》, 2021-02
참고자료[편집]
- 윤빵빵영, 〈2. 지도 학습 알고리즘-데이터 셋 다루기〉, 《티스토리》, 2020-06-13
- 〈(데이터 분석) 머신러닝과 자연어 처리 (NLP)〉, 《개인블로그》, 2020-06-17
- 와이즈스톤, 〈무수히 많은 데이터(data)의 품질은 어떻게 측정할까? / 데이터 공인시험성적서〉, 《네이버 블로그》, 2020-06-24
- 〈인공지능 학습용 데이터 구축 안내서〉, 《과학기술정보통신부·지능정보원》, 2021-02
- 생각하는 마리오네트, 〈머신러닝 학습을 위한 데이터셋 분리(train,test,validation)〉, 《벨로그》, 2021-06-13
- 안인균, 〈230630_머신러닝: 데이터셋과 모델 성능 평가- Hold out vs K-Fold Cross Validation〉, 《벨로그》, 2023-07-02
- 개몽가, 〈데이터 관리 패러다임〉, 《브런치스토리》, 2024-04-16
- 브로드마인드, 〈(AI) 인공지능에 대한 기초적 지식과 이해1〉, 《네이버 블로그》, 2024-07-29
같이 보기[편집]
