Miracle AI Lab

데이터전처리와 강화학습의 관계 현대 인공지능 기술의 눈부신 발전은 우리의 삶을 크게 변화시키고 있다. 그 중심에는 강화학습이라는 기술이 있다. 강화학습의 기저에는 데이터전처리라는 숨은 조력자가 존재한다.  강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 과정이다. 마치 인간이 경험을 통해 배우는 것처럼, 에이전트는 시행착오를 통해 점진적으로 더 나은 결정을 내리게 된다. 이러한 과정에서 에이전트는 상태(state), 행동(action), 보상(reward)이라는 세 가지 주요 요소를 다루게 된다. 하지만 에이전트가 이 세 가지 요소를 제대로 이해하고 학습하려면, 무엇보다도 양질의 데이터가 필요하다. 여기서 데이터전처리의 중요성이 부각된다. 데이터전처리는 단순히 데이터를 정리하는 작업이 아..

강화학습 2024. 6. 17. 16:35

데이터 전처리: 완벽한 데이터 분석의 첫걸음 데이터 과학의 세계에서 데이터 전처리는 무시할 수 없는, 아니 절대적으로 필수적인 과정이다. 마치 고급 요리를 만들기 전에 재료를 다듬고 준비하는 것처럼, 데이터 전처리 없이는 아무리 좋은 알고리즘도 제대로 된 성과를 내기 어렵다. 그렇다면 데이터 전처리를 어떻게, 어디까지 해야 효과적일까? 데이터 수집: 첫 단추를 잘 끼워야데이터 전처리의 첫 단계는 바로 데이터 수집이다. 이는 다양한 소스에서 데이터를 모아 하나의 일관된 데이터 세트로 통합하는 작업이다. 각기 다른 형식의 데이터를 수집하고 통합하는 과정에서 일관된 형식으로 변환하는 것은 필수적이다. 제대로 통합되지 않은 데이터는 이후 모든 단계에 걸쳐 문제를 일으킬 수 있다. 데이터 정리: 깨끗한 데이터는 ..

강화학습 2024. 6. 10. 10:26

데이터 전처리 과정은? 현대 사회는 데이터의 시대라 불릴 만큼, 데이터가 모든 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 데이터 과학은 이러한 데이터를 분석하고, 유의미한 정보를 추출하여 의사결정을 돕는 중요한 학문이다. 그러나, 데이터를 단순히 수집하는 것만으로는 충분하지 않다. 데이터가 유용하게 사용되기 위해서는 반드시 거쳐야 하는 과정이 있는데 그것이 바로 데이터 전처리이다. 데이터 전처리는 다음과 같은 과정을 거친다. 가장 먼저, 데이터 전처리는 데이터를 수집하는 단계이다. 오늘날 데이터는 다양한 출처에서 쏟아져 나오고 있다. CSV 파일, 데이터베이스, 웹 크롤링, API 등을 통해 수집된 데이터는 일관성이 없고, 불완전하며, 때로는 잘못된 정보가 포함되어 있다. 이러한 데이터는 그대로 사용하기에 부적..

강화학습 2024. 6. 3. 14:33

인간처럼 사고하고 행동하는 인공지능, 왜 어려운가? 현대 사회는 인공지능(AI) 기술의 발전으로 놀라운 변화를 겪고 있다. 자율주행차, 챗봇, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 AI는 우리의 삶을 편리하게 만들고 있다. 그러나 여전히 인간처럼 사고하고 행동하는 인공지능을 개발하는 것은 매우 어려운 일ㅇㅣ다. 그 이유는 무엇일까? 첫째, 현대 컴퓨터의 연산 방식이 인간의 뇌와 근본적으로 다르기 때문이다. 컴퓨터는 디지털 방식으로 데이터를 처리하며, 모든 정보가 이진수 형태로 표현된다. 이는 명확한 규칙과 논리를 바탕으로 계산되지만, 인간의 뇌는 아날로그 신호와 화학적 신호의 복잡한 상호작용을 통해 정보를 처리한다. 또한, 컴퓨터는 선형적으로 작업을 처리하는 반면, 인간의 뇌는 병렬 처리를 통해 동시에 여러 ..

About AI 2024. 6. 1. 14:27

참조 무결성: 데이터 전처리의 필수 전제 조건 데이터 전처리는 현대 데이터 분석과 데이터 과학에서 중요한 역할을 한다. 하지만 데이터 전처리의 시작점은 반드시 참조 무결성을 보장하는 것에서 출발해야 한다. 참조 무결성은 데이터베이스의 여러 테이블 간의 관계를 유지하는 데 필수적인 규칙이며, 이를 통해 데이터의 일관성과 신뢰성을 확보할 수 있다. 참조 무결성이 보장되지 않는 데이터베이스는 일관성 없는 데이터를 낳을 수 있다. 일관성 없는 데이터는 분석 결과에 심각한 왜곡을 초래하며, 이를 기반으로 한 의사결정은 잘못된 방향으로 나아갈 위험이 커진다. 데이터베이스에서 외래 키 제약 조건을 통해 참조 무결성을 유지하면, 한 테이블의 행이 다른 테이블의 유효한 행을 참조하도록 강제할 수 있다. 이는 데이터베이스..

About AI 2024. 5. 28. 13:16

참조 무결성이 필요한 이유 참조 무결성(Referential Integrity)은 관계 데이터베이스 관계 모델에서 두 관련 있는 관계 변수 간의 일관성(데이터 무결성)을 말한다. 참조 무결성은 AI시대 효과적인 빅 데이터 활용을 위해서는 반드시 필요한다. 다음과 같은 이유에서 중요하다. 1. 데이터 일관성 유지참조 무결성은 데이터베이스의 테이블 간의 관계를 일관되게 유지한다. 예를 들어, 주문테이블의 고객ID가 고객테이블의 고객ID를 참조할 때, 참조 무결성이 보장되지 않으면 존재하지 않는 고객ID를 참조할 위험이 있다. 이는 데이터의 신뢰성을 저해하고, 데이터베이스의 일관성을 깨트릴 수 있다. 2. 데이터 무결성 보장참조 무결성은 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장합니다. 예를 들어, 삭제 규칙과 같은 제..

About AI 2024. 5. 27. 14:55

데이터 전처리 단계와 참조 무결성의 관계 데이터 전처리와 참조 무결성은 데이터 관리에서 중요한 두 가지 개념으로, 각각 데이터의 품질을 유지하고 데이터베이스의 일관성을 보장하는 역할을 한다. 이 둘은 상호 보완적으로 작용하여 신뢰할 수 있는 데이터를 유지하는 데 기여한다. 상화보완적 관계는 다음과 같이 정의할 수 있다. 1. 데이터 수집 (Data Collection)데이터를 다양한 소스에서 수집하는 단계.참조 무결성과의 관계: 수집된 데이터가 서로 다른 소스에서 올바르게 매핑되도록 하는 것이 중요. 예를 들어, 여러 시스템에서 고객 데이터를 수집할 때, 각 시스템의 고객 ID가 일치하도록 해야 한다.2. 데이터 정제 (Data Cleaning)결측값 처리, 중복 제거, 오류 수정 등을 통해 데이터를 정..

강화학습 2024. 5. 23. 12:35

데이터 전처리는 머신러닝이나 데이터 분석에서 매우 중요한 단계이다. 이 과정은 데이터의 품질을 높이고 분석에 적합하게 만드는 것을 목표로 한다. 데이터 천저리를 통해 고객 이탈 예측 하는 방법을 예로 들자면 다음과 같다. 1. 데이터 수집 및 이해데이터 구조고객 ID: 고객을 식별하는 고유한 ID나이: 고객의 나이성별: 고객의 성별 (예: 남성, 여성)거주 지역: 고객의 거주 지역을 나타내는 범주형 변수가입 기간: 고객이 서비스를 사용한 기간 (개월 단위)월 요금: 고객이 매달 지불하는 요금총 사용량: 고객이 총 사용한 데이터량 (예: GB 단위)서비스 해지 여부: 고객의 이탈 여부 (0: 유지, 1: 해지)2. 데이터 정리결측치 처리 (1) 결측치 확인:python 코드df.isnull().sum() ..

강화학습 2024. 5. 22. 13:11