데이터를 전처리하는 것은 집의 기초를 놓는 것과 같습니다. 튼튼한 기반이 집의 내구성과 안전성을 보장하는 것처럼 효과적인 전처리는 인공지능(AI) 프로젝트의 성공을 보장합니다. 이 중요한 단계에는 데이터를 정리 및 구성하고 기계 학습 모델을 위해 준비하는 작업이 포함됩니다.

이것이 없으면 전체 프로젝트를 탈선시키는 문제에 직면할 가능성이 높습니다. 전처리에 시간을 할애함으로써 성공을 위한 준비를 갖추고 모델이 정확하고 효율적이며 통찰력이 있는지 확인할 수 있습니다.

데이터 전처리란 무엇입니까?

"데이터 전처리는 데이터를 기계 학습 모델에 입력하기 전에 준비합니다." 

요리하기 전에 재료를 준비하는 과정이라고 생각하세요. 이 단계에는 데이터 정리, 누락된 값 처리, 데이터 정규화 또는 크기 조정, 범주형 변수를 알고리즘이 이해할 수 있는 형식으로 인코딩하는 작업이 포함됩니다.

이 프로세스는 기계 학습 파이프라인의 기본입니다. 데이터 품질을 향상하여 모델의 학습 능력을 향상시킵니다. 데이터를 전처리함으로써, 정확도가 크게 향상됩니다. 당신의 모델 중. 깨끗하고 잘 준비된 데이터는 알고리즘이 읽고 학습하는 데 더 쉽게 관리할 수 있으므로 더 정확한 예측과 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.

좋은 데이터 전처리는 AI 프로젝트의 성공에 직접적인 영향을 미칩니다. 실적이 저조한 모델과 성공한 모델의 차이입니다. 잘 처리된 데이터를 사용하면 모델이 더 빠르게 학습하고 더 나은 성능을 발휘하며 영향력 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 2021년에 발견된 조사에 따르면, 신흥 시장의 기업 중 56% 적어도 하나의 기능에 AI를 채택했습니다.

전처리 시 데이터 보안 고려 사항

"전처리 중, 특히 민감한 정보를 처리할 때 데이터 개인정보 보호가 필요합니다." 

사이버보안은 관리형 IT 서비스의 기본 우선순위 모든 데이터가 잠재적인 침해로부터 안전하게 보호되도록 보장합니다.  AI 프로젝트의 데이터 보안 규정 및 윤리 지침을 준수하기 위해 항상 개인 데이터를 익명화하거나 가명화하고, 액세스 제어를 구현하고 데이터를 암호화합니다.

또한 최신 보안 프로토콜 및 법적 요구 사항에 대한 최신 정보를 받아 데이터를 보호하고 개인 정보 보호의 가치와 존중을 보여줌으로써 사용자와의 신뢰를 구축하세요. 주위에 40%의 기업이 AI 기술을 활용합니다. 비즈니스 데이터를 집계 및 분석하여 의사 결정 및 통찰력을 향상시킵니다.

1단계: 데이터 정리

데이터를 정리하면 AI 모델 결과를 왜곡하는 부정확성과 불일치가 제거됩니다. 누락된 값의 경우 대치, 관찰 또는 삭제를 기반으로 누락된 데이터 채우기와 같은 옵션이 있습니다. 데이터 세트의 무결성을 유지하기 위해 누락된 값이 있는 행이나 열을 제거할 수도 있습니다.

다른 관측치와 크게 다른 데이터 포인트인 이상값을 처리하는 것도 필수적입니다. 보다 예상되는 범위에 속하도록 조정하거나 오류가 발생할 가능성이 있는 경우 제거할 수 있습니다. 이러한 전략을 통해 데이터가 모델링하려는 실제 시나리오를 정확하게 반영할 수 있습니다.

2단계: 데이터 통합 ​​및 변환

다양한 소스의 데이터를 통합하는 것은 퍼즐을 맞추는 것과 같습니다. 그림을 완성하려면 각 조각이 완벽하게 맞아야 합니다. 이 프로세스에서는 일관성이 매우 중요합니다. 왜냐하면 원본에 관계없이 데이터가 다음과 같이 보장될 수 있기 때문입니다. 불일치 없이 함께 분석됨 결과를 왜곡합니다. 데이터 변환은 특히 통합, 관리 및 마이그레이션 프로세스 중에 이러한 조화를 달성하는 데 중추적인 역할을 합니다.

정규화 및 크기 조정과 같은 기술이 중요합니다. 정규화는 값 범위의 차이를 왜곡하지 않고 데이터 세트의 값을 표준 척도로 조정하는 반면, 스케일링은 0에서 1까지의 특정 척도를 충족하도록 데이터를 조정하여 모든 입력 변수를 비교할 수 있게 만듭니다. 이러한 방법을 사용하면 모든 데이터 조각이 귀하가 추구하는 통찰력에 의미 있게 기여할 수 있습니다. 2021년에 조직의 절반 이상이 AI를 배치했습니다. 머신러닝 이니셔티브는 발전을 위한 우선순위 목록의 최상위에 있습니다.

3단계: 데이터 축소

데이터 차원을 줄이는 것은 본질을 잃지 않으면서 데이터 세트를 단순화하는 것입니다. 예를 들어, 주성분 분석은 데이터를 직교 구성요소 집합으로 변환하고 분산을 기준으로 순위를 매기는 데 사용되는 널리 사용되는 방법입니다. 분산이 가장 높은 구성 요소에 집중하면 변수 수를 줄이고 데이터 세트를 더 쉽고 빠르게 처리할 수 있습니다.

그러나 기술은 단순화와 정보 보존 사이의 완벽한 균형을 맞추는 데 있습니다. 너무 많은 차원을 제거하면 귀중한 정보가 손실되어 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다. 목표는 예측력을 유지하면서 데이터 세트를 최대한 간결하게 유지하여 모델의 효율성과 효과를 유지하는 것입니다.

4단계: 데이터 인코딩

다양한 종류의 과일을 이해하도록 컴퓨터를 가르치려고 한다고 상상해 보세요. 복잡한 이름보다 숫자를 기억하는 것이 더 쉬운 것처럼, 컴퓨터도 숫자를 다루는 것이 더 쉽습니다. 따라서 인코딩은 범주형 데이터를 알고리즘이 이해할 수 있는 숫자 형식으로 변환합니다.

원-핫 인코딩 및 라벨 인코딩과 같은 기술이 이를 위한 유용한 도구입니다. 각 카테고리에는 원-핫 인코딩이 적용된 자체 열이 있으며, 각 카테고리에는 라벨 인코딩이 적용된 고유 번호가 있습니다.

적절한 인코딩 방법을 선택하는 것은 기계 학습 알고리즘과 처리 중인 데이터 유형과 일치해야 하기 때문에 중요합니다. 데이터에 적합한 도구를 선택하면 프로젝트가 원활하게 실행됩니다.

전처리를 통해 데이터의 힘을 활용하세요

견고한 전처리가 성공을 위한 비밀 무기라는 확신을 갖고 프로젝트에 뛰어드세요. 데이터를 정리하고 인코딩하고 정규화하는 데 시간을 투자하면 AI 모델이 빛을 발할 수 있는 무대가 마련됩니다. 이러한 모범 사례를 적용하면 AI 여정에서 획기적인 발견과 성과를 얻을 수 있는 기반이 마련됩니다.

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• 출처: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/