'데이터 전처리'가 필요한 이유

데이터 전처리가 필요한 이유

 

유정에서 채굴된 석유를 ‘원유’라고 한다. 원유는 정유시설에서 정유 작업을 거쳐 휘발유, 경유, 등유 등 여러 형태로 분리되고, 그 목적에 따라 다른 형태의 기름을 사용한다. 예를 들어 가솔린 엔진 자동차를 움직이는 것은 휘발유다. 휘발유는 정유 작업을 거치고 엔진에 나쁜 영향을 주는 요소를 제거한다. 이것은 인공지능 구현에 사용되는 데이터도 마찬가지다. 이런 작업을 데이터 전처리라고 한다.

 

데이터 전처리는 원시 데이터를 모델 구축에 적합한 깨끗하고 정리된 형식으로 변환하는 것과 관련된 데이터 분석 및 기계 학습 파이프라인의 중요한 단계이다. 데이터의 품질과 형식이 모델의 성능과 정확성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 이 프로세스는 필수적이다.

 

데이터 전처리는 특히 머신러닝과 딥러닝 분야에서 인공지능(AI) 시스템을 구현하는 데 중요한 단계이고, 다음과 같은 이유로 필요한 것이다.

1. 데이터 품질 개선:

• 누락된 값 처리: 많은 데이터 세트에는 누락된 항목이 포함되어 있다. 해결하지 않고 방치하면 대부분의 알고리즘이 본질적으로 누락된 데이터를 처리할 수 없기 때문에 이러한 격차로 인해 모델이 부정확해질 수 있다.
• 노이즈 제거: 노이즈는 데이터에서 무작위이거나 관련 없는 정보로, 의미 있는 패턴을 모호하게 만들 수 있다. 평활화 또는 필터링과 같은 기술은 노이즈를 줄이는 데 사용되어 모델이 학습할 수 있는 신호를 향상시킨다.
• 오류 수정: 데이터 수집 중 또는 기록 오류로 인해 데이터세트에 잘못된 데이터(예: 오타, 잘못된 측정값)가 포함될 수 있다. 이러한 오류를 식별하고 수정하면 훈련 데이터의 정확성이 보장된다.

출처: 현대로템

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2. 데이터 변환:

• 정규화/표준화: AI 모델은 수치 입력 데이터의 크기가 조정되거나 정규화될 때 더 나은 성능을 발휘하거나 더 빠르게 수렴되는 경우가 많다. 여기에는 분석에 동일하게 기여하도록 기능의 규모를 조정하는 작업이 포함된다(예: 모든 측정값을 표준 규모로 변환).
• 기능 인코딩: 많은 기계 학습 알고리즘은 범주형 데이터를 직접 처리할 수 없다. 원-핫 인코딩 또는 레이블 인코딩과 같은 기술은 범주형 변수를 숫자 형식으로 변환된다.

 

3. 기능 엔지니어링:

• 특성 추출: 여기에는 모델의 예측 능력을 향상시키기 위해 원시 데이터에서 더 유익하고 중복되지 않는 특성을 생성하는 작업이 포함된다. 여기에는 여러 소스에서 데이터를 집계하거나 기존 데이터에서 새로운 차원을 파생하는 것이 포함될 수 있다.
• 특성 선택: 이 프로세스에는 모델 학습에 가장 유용한 특성을 선택하는 과정이 포함된다. 이는 데이터의 차원을 줄이고, 모델 성능을 향상시키며, 과적합을 줄이는 데 도움이 된다.

 

4. 모델 성능 개선:

• 과적합 감소: 과적합은 모델이 새 데이터에 대한 모델 성능에 부정적인 영향을 미칠 정도로 훈련 데이터의 세부 사항과 노이즈를 학습할 때 발생한다. 차원 축소(예: PCA) 또는 데이터 증대와 같은 기술이 이를 완화하는 데 도움이 될 수 있다.
• 균형 클래스: 분류 문제에서 불균형 데이터는 모델을 다수 클래스 쪽으로 편향시킬 수 있다. 데이터세트 리샘플링(소수 클래스를 오버샘플링하거나 다수 클래스를 과소샘플링하여)과 같은 기술은 보다 균형 잡힌 데이터세트를 생성하여 보다 공정하고 효과적인 모델을 만드는 데 도움이 될 수 있다.

 

이 외에도 여러 가지 이유가 있지만 궁극적인 목적은 인공지능을 효율적으로 구동하기 위함이다.