훈련 전에 데이터를 준비하고 정리하는 방법은 무엇인가요?

머신 러닝 분야에서, 특히 Google Cloud Machine Learning과 같은 플랫폼에서 작업할 때, 데이터 준비 및 정리는 개발한 모델의 성능과 정확도에 직접적인 영향을 미치는 중요한 단계입니다. 이 프로세스에는 여러 단계가 포함되며, 각 단계는 학습에 사용되는 데이터가 고품질이고 관련성이 있으며 의도된 머신 러닝 작업에 적합한지 확인하도록 설계되었습니다. 머신 러닝 모델을 학습하기 전에 데이터를 준비하고 정리하는 데 필요한 포괄적인 단계를 고려해 보겠습니다.

데이터 준비 및 정리의 중요성 이해

데이터 준비 및 정리는 머신 러닝 파이프라인의 기본 단계입니다. 데이터의 품질은 머신 러닝 모델의 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 제대로 준비되지 않은 데이터는 부정확한 모델로 이어질 수 있는 반면, 잘 준비된 데이터는 모델 정확도를 높이고, 훈련 시간을 단축하며, 결과의 해석 가능성을 개선할 수 있습니다. 데이터 준비 및 정리 프로세스는 반복적이며 모델 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 여러 번 재방문해야 할 수 있습니다.

데이터 준비 및 정리 단계

1. 데이터 수집 및 통합

데이터 준비의 첫 번째 단계는 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 것입니다. 여기에는 데이터베이스, 스프레드시트, API, 웹 스크래핑, IoT 장치 등이 포함될 수 있습니다. 수집된 데이터는 단일 데이터 세트로 통합되어야 합니다. 통합하는 동안 다양한 소스의 데이터가 호환되고 일관성이 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 여기에는 서로 다른 데이터 형식, 측정 단위 및 데이터 유형과 같은 문제를 해결하는 것이 포함될 수 있습니다.

예: 영업, 지원, 마케팅 등 여러 부서의 데이터를 사용하여 고객 이탈에 대한 예측 모델을 구축한다고 가정합니다. 이러한 데이터 세트를 고객 여정에 대한 전체적인 관점을 나타내는 응집력 있는 데이터 세트로 병합해야 합니다.

2. 데이터 청소

데이터 정리에는 데이터 세트의 오류와 불일치를 식별하고 수정하는 것이 포함됩니다. 이 단계는 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 필수적입니다. 데이터 정리 작업에는 다음이 포함됩니다.

- 결 측값 처리: 누락된 데이터는 데이터 입력 오류, 장비 오작동 또는 데이터 손상과 같은 다양한 이유로 발생할 수 있습니다. 누락된 값을 처리하기 위한 일반적인 전략은 다음과 같습니다.
- 삭제: 누락된 값이 적고 데이터 세트에 큰 영향을 미치지 않는 경우 해당 레코드를 제거합니다.
- 돌리기: 평균, 중앙값, 최빈값과 같은 통계적 방법을 사용하거나 K-최근접 이웃 또는 회귀 대체와 같은 보다 정교한 기술을 사용하여 누락된 값을 채웁니다.

- 중복 제거: 중복된 레코드는 분석을 왜곡할 수 있으므로 식별하여 제거해야 합니다. 이는 각 레코드가 고유한 엔터티를 나타내야 하는 데이터 세트에서 특히 중요합니다.

- 불일치 사항 수정: 여기에는 날짜 형식, 범주별 레이블 또는 텍스트 대소문자 등 통일되어야 하는 데이터 항목을 표준화하는 것이 포함됩니다.

예: 고객 정보가 포함된 데이터 세트에서 '연령' 열에 누락된 값이 있을 수 있습니다. 분포를 유지하기 위해 이러한 누락된 값을 데이터 세트의 중간 연령으로 채울 수 있습니다.

3. 데이터 변환

데이터 변환은 분석 및 모델링에 적합한 형식으로 데이터를 변환하는 것을 포함합니다. 이 단계에는 다음이 포함될 수 있습니다.

- 정규화와 표준화: 이러한 기술은 수치적 특성을 공통 범위나 분포로 조정하는 데 사용되는데, 이는 지원 벡터 머신이나 K-평균 클러스터링과 같이 특성 조정에 민감한 알고리즘에 특히 중요합니다.

- 표준화: 최소-최대 스케일링을 사용하여 [0, 1] 범위로 기능 재조정.
- 표준화: 평균이 0이고 표준편차가 1이 되도록 특성을 변환합니다.

- 범주형 변수 인코딩: 머신 러닝 알고리즘에는 숫자 입력이 필요합니다. 따라서 범주형 변수는 숫자 값으로 변환해야 합니다. 기술에는 다음이 포함됩니다.
- 라벨 인코딩: 각 범주에 고유한 정수를 할당합니다.
- 원-핫 인코딩: 각 범주에 대해 이진 열을 만드는 방법은 범주 간에 순서 관계가 없는 경우에 더 좋습니다.

- 기능 공학: 모델 성능을 개선하기 위해 새로운 기능을 만들거나 기존 기능을 수정합니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 다항식 특징: 기존 기능에서 상호작용 항이나 다항식 항을 생성합니다.
- 비닝: 연속형 변수를 범주형 변수로 변환하려면 변수를 구간으로 그룹화합니다.

예: 범주형 데이터를 포함하는 '도시' 열이 있는 데이터 세트에서 원-핫 인코딩을 사용하여 각 도시에 대한 이진 열을 만들면 모델이 이를 숫자형 입력으로 해석할 수 있습니다.

4. 데이터 감소

데이터 축소 기술은 무결성을 유지하면서 데이터 볼륨을 줄이는 데 사용됩니다. 이를 통해 계산 효율성과 모델 성능을 개선할 수 있습니다. 방법에는 다음이 포함됩니다.

- 차원 축소: PCA(주성분 분석)나 t-SNE(t-분산 확률적 이웃 임베딩)와 같은 기술은 데이터의 분산이나 구조를 보존하면서 특징 수를 줄이는 데 사용됩니다.
- 기능 선택: 통계적 테스트, 상관 관계 분석 또는 모델 기반 중요도 측정을 기반으로 가장 관련성 있는 기능만 식별하고 유지합니다.

예: 데이터 세트에 100개의 특징이 포함되어 있는 경우 PCA를 사용하면 이를 대부분의 분산을 포착하는 더 작은 주성분 세트로 줄일 수 있으며, 이렇게 하면 정보의 큰 손실 없이 모델을 단순화할 수 있습니다.

5. 데이터 분할

머신 러닝 모델을 훈련하기 전에 데이터를 훈련, 검증 및 테스트를 위해 별도의 세트로 분할하는 것이 필수적입니다. 이렇게 하면 모델의 성능을 보이지 않는 데이터에서 평가할 수 있으므로 과적합의 위험이 줄어듭니다.

- 트레이닝 세트: 모델을 학습하는 데 사용된 데이터의 일부입니다.
- 검증 세트: 모델 매개변수를 조정하고 모델 아키텍처에 대한 결정을 내리는 데 사용되는 별도의 하위 집합입니다.
- 테스트 세트: 훈련 및 검증 후 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 최종 하위 집합입니다.

일반적인 관행은 70-15-15 분할을 사용하는 것이지만, 이는 데이터 세트의 크기와 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다.

6. 데이터 보강

특정 유형의 데이터, 특히 이미지와 텍스트의 경우 데이터 증강을 사용하여 기존 데이터의 수정된 버전을 만들어서 훈련 데이터 세트의 크기를 인위적으로 늘릴 수 있습니다. 이를 통해 모델의 견고성과 일반화를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기술에는 다음이 포함됩니다.

- 이미지 확대: 회전, 크기 조정, 뒤집기, 색상 조정과 같은 변환을 적용하여 새로운 학습 샘플을 생성합니다.
- 텍스트 확대: 동의어 교체, 무작위 삽입, 역번역과 같은 기술을 사용하여 새로운 텍스트 데이터를 생성합니다.

예: 이미지 분류 작업에서 이미지에 무작위 회전 및 뒤집기를 적용하여 더 다양한 학습 세트를 만들어 모델이 보이지 않는 데이터에 대해 더 잘 일반화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 준비 및 정리를 위한 도구 및 플랫폼

Google Cloud는 데이터 준비 및 정리를 용이하게 하는 여러 도구와 서비스를 제공합니다.

- 구글 클라우드 데이터프렙: 분석을 위해 데이터를 탐색, 정리 및 준비하기 위한 시각적 도구입니다. 직관적인 인터페이스와 자동화된 제안을 제공하여 데이터 준비 프로세스를 간소화합니다.

- BigQuery: 대규모 데이터 세트에 대한 빠른 SQL 쿼리를 허용하는 완전 관리형 서버리스 데이터 웨어하우스입니다. 머신 러닝 모델에 입력하기 전에 데이터를 사전 처리하고 정리하는 데 사용할 수 있습니다.

- 클라우드 데이터랩: Python과 SQL을 사용하여 데이터를 준비하고 정리하는 데 사용할 수 있는 데이터 탐색, 분석 및 시각화를 위한 대화형 도구입니다.

- 클라우드 데이터 흐름: 복잡한 데이터 준비 파이프라인을 구축하는 데 사용할 수 있는 스트림 및 배치 데이터 처리를 위한 완전 관리형 서비스입니다.

데이터 준비 및 정리 프로세스는 머신 러닝 워크플로의 중요한 구성 요소입니다. 여기에는 데이터 수집, 정리, 변환, 축소, 분할 및 증강을 포함한 여러 단계가 포함됩니다. 각 단계에서는 데이터가 고품질이고 견고하고 정확한 머신 러닝 모델을 훈련하는 데 적합한지 확인하기 위해 신중하게 고려하고 적절한 기술을 적용해야 합니다. Google Cloud에서 제공하는 것과 같은 도구와 플랫폼을 활용함으로써 데이터 과학자와 머신 러닝 엔지니어는 이 프로세스를 간소화하고 최적화하여 궁극적으로 보다 효과적이고 효율적인 모델 개발로 이어질 수 있습니다.

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