소개
정형 데이터(dealing with structured data)는 행과 열 형식으로 정리되고, 특정한 형식으로 규정된 데이터입니다. 이러한 데이터를 활용하면 매우 중요한 정보를 얻을 수 있습니다. 하지만, 이러한 데이터를 처리하려면 딥 러닝(deep learning) 알고리즘을 사용해야 합니다.
이번 포스팅에서는 딥 러닝을 사용하여 정형 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 다음과 같은 내용을 다룰 것입니다.
- 정형 데이터란?
- 딥 러닝 알고리즘이란?
- 딥 러닝을 사용하여 정형 데이터 처리하는 방법
정형 데이터란?
정형 데이터는 데이터베이스 또는 스프레드시트와 같은 테이블 형태로 구성된 데이터를 의미합니다. 이러한 데이터는 일반적으로 숫자 및 데이터 대화형 값으로 구성되며, 미리 정의된 스키마(schema)에 따라 정의되어 있습니다.
이러한 스키마는 모든 열(column)과 그에 따른 데이터 형식(data type)을 정의하며, 이 데이터는 CSV 또는 Excel 파일과 같은 파일 형식으로 저장됩니다. 예를 들어, 고객 데이터를 저장하는 경우, 구매 내역, 연령대, 성별 등의 열을 가질 수 있습니다.
딥 러닝 알고리즘이란?
딥 러닝 알고리즘은 인공 신경망(artificial neural network)을 기반으로한 기계 학습 알고리즘입니다. 딥 러닝 알고리즘은 데이터 스스로 패턴을 학습하기 때문에, 매우 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.
딥 러닝 알고리즘은 일반적으로 은닉층(hidden layer)을 사용합니다. 입력층(input layer)에서 데이터가 시작하고, 출력층(output layer)에서 예측 결과가 나옵니다. 중간층인 은닉층은 입력층과 출력층 사이에 위치하며, 데이터를 변환하고 추출하기 위해 사용됩니다. 이러한 방식으로, 딥 러닝은 정형 데이터와 같은 구조화 된 데이터에서 매우 효과적인 것으로 입증되어왔습니다.
딥 러닝을 사용하여 정형 데이터 처리하는 방법
딥 러닝은 정형 데이터를 처리하기위한 다양한 방법을 제공합니다. 이러한 방법은 데이터 전처리, 모델 구조 설계 및 학습단계를 포함합니다.
데이터 전처리
데이터 전처리는 데이터를 기계 학습 모델에 적합하게 변환하는 작업입니다. 이 작업은 데이터 결측값(imputation), 이상치 탐지(outlier detection), 스케일링(scaling) 및 원-핫 인코딩(one-hot encoding)과 같은 방식으로 수행됩니다.
데이터 결측값(imputation)은 데이터 결측 값이 있는 경우 누락 된 값을 대체하는 작업입니다. 이상치 탐지(outlier detection)는 고객 나이의 경우, 200살와 같은 이상한 값이 있는 경우 해당 값을 이상치로 처리하고 대체할 값을 찾습니다.
스케일링(scaling)은 각 변수(variable)의 단위(scale)가 다른 경우 그 변수의 값 범위를 정규화하여 모델이 변수의 중요도를 제대로 추정할 수 있도록 하는 작업입니다. 원-핫 인코딩(one-hot encoding)은 범주형(categorical) 변수를 변환하여 모델이 이러한 변수에 대해 적절하게 작동할 수 있도록 합니다.
모델 구조 설계
딥 러닝을 사용하여 정형 데이터를 처리하는 가장 일반적인 방법은 인공 신경망(ANN)을 사용하는 것입니다. ANN은 은닉층(hidden layer)이 있는 다차원 배열입니다. 모델의 입력층(input layer)은 데이터와 일치하며, 출력층(output layer)은 모델에서 예측하려는 값을 나타냅니다.
은닉층(hidden layer)은 입력층과 출력층 사이에 위치하며, 여러 층으로 구성될 수 있습니다. 매우 깊은 네트워크를 사용하는 경우, 신경망은 매우 정확한 예측을 수행할 수 있습니다. 하지만, 일반적으로 딥 러닝 모델은 너무 많은 은닉층을 가지며, 과적합(overfitting)이 발생할 가능성이 높아집니다.
모델 학습
ANN 모델을 학습시키는 방법은 일반적으로 역전파(backpropagation) 알고리즘을 사용합니다. 역전파 알고리즘은 모델의 출력이 정확한지 확인한 후, 가중치(weight)와 편향(bias)을 조정하여 모델의 예측을 개선하는 작업입니다.
딥 러닝 모델은 일반적으로 큰 데이터세트에서 잘 작동하며, 대규모 데이터 세트에서 더 나은 예측력을 보입니다. 학습 속도를 높이기 위해서는 GPU를 사용하는 것이 좋습니다.
결론
이번 포스팅에서는 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 정형 데이터를 처리하는 방법을 살펴보았습니다. 정형 데이터를 처리하는 가장 일반적인 방법은 인공 신경망(ANN)를 사용하는 것입니다. 이러한 ANN 모델을 학습시키는 방법은 역전파(backpropagation) 알고리즘을 사용하여 가중치(weight)와 편향(bias)을 조정하는 것입니다. 딥 러닝 모델은 일반적으로 큰 데이터세트에서 잘 작동하며, GPU를 사용하여 학습 속도를 높이는 것이 권장됩니다.