머신러닝에서 데이터 품질 보장의 중요성과 이를 확인하는 방법

머신러닝은 모든 규모의 조직에서 통찰력을 얻고 데이터 기반 의사결정을 내리는 데 중요한 도구가 되었습니다. 그러나 머신러닝 프로젝트의 성공 여부는 데이터 품질에 크게 좌우됩니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 예측이 부정확해지고 모델 성능이 저하됩니다. 따라서 머신러닝에서 데이터 품질의 중요성을 이해하고 고품질 데이터를 보장하기 위해 다양한 기술을 활용하는 것이 중요합니다.

데이터는 기계 학습에 없어서는 안 될 중요한 리소스입니다. 다양한 유형의 데이터가 모델 구축에서 각자의 역할을 합니다. 범주형 데이터, 수치 데이터, 시계열 데이터, 텍스트 데이터 등 다양한 데이터 유형이 널리 사용됩니다. 고품질 데이터의 가용성은 모델의 정확성과 신뢰성을 보장하는 핵심 요소입니다.

데이터 품질을 보장하는 방법은 무엇입니까?

일반적으로 데이터 수집, 데이터 주입, 데이터 전처리 및 기능 작업의 네 단계가 있습니다. 구체적으로:

데이터 수집

기계 학습을 위한 데이터 준비를 종종 추출, 변환 및 로드를 위한 ETL 파이프라인이라고 합니다.

추출: 데이터베이스, API 또는 CSV나 Excel과 같은 일반 파일을 포함한 다양한 소스에서 데이터를 가져옵니다. 데이터는 구조화되거나 구조화되지 않을 수 있습니다.

변환은 데이터를 기계 학습 모델에 적용하는 프로세스입니다. 여기에는 오류나 불일치를 제거하기 위해 데이터를 정리하고, 데이터를 표준화하고, 모델에 허용되는 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다. 또한 원시 데이터를 모델에 대한 입력으로 기능 세트로 변환하려면 기능 엔지니어링도 필요합니다.

로드: 마지막 단계는 변환된 데이터를 데이터베이스, 데이터 저장소 또는 파일 시스템과 같은 대상에 업로드하거나 로드하는 것입니다. 생성된 데이터는 기계 학습 모델을 훈련하거나 테스트하는 데 사용될 수 있습니다.

데이터를 수집한 후에는 데이터를 주입해야 합니다.

데이터 주입

머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 기존 데이터 서버에 새로운 데이터를 추가하여 데이터베이스를 업데이트하고 더욱 다양한 데이터를 추가해야 합니다. 이 프로세스는 편리한 도구를 사용하여 자동화되는 경우가 많습니다.

예:

일괄 삽입: 일반적으로 고정된 시간에 일괄적으로 데이터를 삽입합니다.

실시간 주입: 데이터가 생성된 후 즉시 주입합니다.

스트림 주입: 데이터가 연속적인 스트림 형태로 주입됩니다. 실시간으로 자주 사용됩니다.

데이터 파이프라인의 세 번째 단계는 데이터 전처리입니다.

데이터 전처리

데이터 처리는 기계 학습 모델에 사용할 데이터를 준비하는 것입니다. 이는 데이터가 모델이 사용할 수 있는 형식이고 모든 오류나 불일치가 해결되도록 보장하므로 기계 학습에서 중요한 단계입니다. .

데이터 처리에는 일반적으로 데이터 정리, 데이터 변환 및 데이터 표준화가 결합됩니다. 데이터 처리의 정확한 단계는 사용하는 데이터 유형과 기계 학습 모델에 따라 다릅니다.

일반적인 데이터 처리 흐름:

일반 단계:

1. 데이터 정리: 데이터베이스에서 오류, 불일치 및 이상값을 제거합니다.

2. 데이터 변환: 범주형 변수를 수치형 변수로 변환하는 등 머신러닝 모델에서 사용할 수 있는 형태로 데이터를 변환합니다.

3. 데이터 정규화: 0과 1 사이의 특정 범위 내로 데이터를 확장하여 일부 기계 학습 모델의 성능을 향상시킵니다.

4. 데이터 추가: 기존 데이터 포인트에 변경 사항이나 작업을 추가하여 새 데이터 포인트를 만듭니다.

5. 특징 선택 또는 추출: 기계 학습 모델에 대한 입력으로 사용할 데이터에서 기본 특징을 식별하고 선택합니다.

6. 이상치 감지: 대량의 데이터에서 크게 벗어나는 데이터 포인트를 식별하고 제거합니다. 이상값은 분석 결과를 변경하고 기계 학습 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

7. 중복 감지: 중복된 데이터 포인트를 식별하고 제거합니다. 중복된 데이터는 부정확하거나 신뢰할 수 없는 결과로 이어질 수 있으며, 데이터 세트의 크기가 증가하여 처리 및 분석이 어려워질 수 있습니다.

8. 추세 식별: 미래 예측을 알리거나 데이터의 특성을 더 잘 이해하는 데 사용할 수 있는 데이터의 패턴과 추세를 찾습니다.

데이터 처리는 데이터가 모델이 사용할 수 있는 형식인지 확인하고 오류나 불일치를 제거하므로 기계 학습에 필수적입니다. 이를 통해 모델 성능과 예측 정확도가 향상됩니다.

데이터 파이프라인의 마지막 단계는 특성 추출입니다.

Feature Engineering

Feature Engineering은 원시 데이터를 기계 학습 모델의 입력으로 사용할 수 있는 특성으로 변환합니다. 여기에는 원자재에서 가장 중요한 데이터를 식별 및 추출하고 이를 모델이 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다. 기능 엔지니어링은 모델 성능에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 기계 학습에 필수적입니다.

특성 엔지니어링에는 다음이 포함됩니다.

특성 추출: 원시 데이터에서 관련 정보를 추출합니다. 예를 들어, 가장 중요한 기능을 식별하거나 기존 기능을 결합하여 새로운 기능을 만듭니다.

속성 수정: 범주형 변수를 숫자 변수로 변경하거나 특정 범위에 맞게 데이터 크기를 조정하는 등 속성 유형을 변경합니다.

특성 선택: 기계 학습 모델에 대한 입력으로 사용할 데이터의 기본 특성을 결정합니다.

차원성 감소: 중복되거나 관련 없는 기능을 제거하여 데이터베이스의 기능 수를 줄입니다.

데이터 추가: 기존 데이터 포인트에 변경 사항이나 작업을 추가하여 새로운 데이터 포인트를 만듭니다.

특성 엔지니어링에는 데이터, 해결해야 할 문제, 사용할 기계 학습 알고리즘에 대한 올바른 이해가 필요합니다. 이 프로세스는 반복적이고 실험적이며 모델 성능을 향상시키는 최적의 기능 세트를 찾기 위해 여러 번의 반복이 필요할 수 있습니다.

위 내용은 머신러닝에서 데이터 품질 보장의 중요성과 이를 확인하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!