딥 러닝 데이터: 무엇을, 왜, 어떻게?
딥 러닝은 기계학습의 한 분야로, 대용량의 데이터를 이용하여 인공 신경망을 학습시키고 예측을 수행합니다. 학습에 사용되는 데이터의 양과 질은 딥 러닝 성능에 직접적인 영향을 미치며, 데이터가 충분하지 않거나 일정 수준 이상의 품질을 갖추지 못한다면 예측 결과의 정확도는 떨어집니다. 이번 글에서는 딥 러닝 데이터에 대해 무엇을, 왜, 어떻게 수집하고 분석하는지 살펴보겠습니다.
1. 데이터의 종류와 특성
각 딥 러닝 프로젝트는 해당 프로젝트에 맞는 데이터를 수집하고 사용합니다. 이를 위해서는 데이터의 종류와 특성을 먼저 파악해야 합니다.
1) 범주형(Categorical) 데이터와 수치형(Numerical) 데이터
데이터의 종류는 크게 범주형 데이터와 수치형 데이터로 나뉩니다. 범주형 데이터는 명목형(Nominal)과 순서형(Ordinal) 데이터로 분류됩니다. 명목형 데이터는 명칭이나 라벨로 표현되며, 예를 들어 남/여, 성인/미성년자, 동물의 종류 등이 있습니다. 순서형 데이터는 명칭에 대한 순서가 존재하며, 예를 들어 저/중/고, 빨강/노랑/초록 등이 있습니다. 수치형 데이터는 숫자로 이루어진 데이터로, 연속형(Continuous)과 이산형(Discrete)으로 나뉩니다. 연속형 데이터는 값을 측정할 수 있는 데이터로, 예를 들어 온도, 시간, 길이 등이 있습니다. 이산형 데이터는 값의 개수가 제한적인 데이터로, 예를 들어 학생 수, 구매 수, 점수 등이 있습니다.
2) 정형화된(Structured) 데이터와 비정형화된(Unstructured) 데이터
데이터 특성의 또 다른 차원은 데이터가 정형화된지(unstructured) 비정형화된지(structured) 여부입니다. 정형화된 데이터는 테이블 또는 매트릭스 형태로 기계가 이해하기 쉬운 구조를 갖추고 있으며, 데이터베이스(Mysql, DB2, Oracle)나 엑셀과 같은 프로그램에서 처리하기 적합합니다. 반면 비정형화된 데이터는 텍스트, 이미지, 소리, 동영상 등과 같이 구조화하기 쉽지 않은 데이터로 이를 처리하기 위해서는 적절한 방식으로 구조화할 필요가 있습니다.
3) 데이터 분포
마지막으로 데이터의 분포는 딥 러닝 모델의 학습 및 예측 성능을 결정짓는 중요한 요소입니다. 데이터의 분포가 한쪽으로 치우쳐져 있거나, 극단치가 존재하면 이를 처리하기 위해서는 데이터 전처리(Preprocessing)가 필요할 수 있습니다.
2. 데이터 수집
수집된 데이터가 많거나 질이 좋지 않으면 딥 러닝 모델은 부적절한 학습을 수행할 수 있습니다. 데이터 수집은 이러한 문제를 해결하기 위해 매우 중요합니다. 데이터 수집은 크게 크롤링(Crawling)과 레이블링(Labeling)으로 나뉩니다.
1) 크롤링
크롤링은 웹상의 정보를 수집하는 기법으로, 다양한 웹크롤링 라이브러리(BeautifulSoup, Scrapy 등)을 이용하여 데이터를 수집할 수 있습니다.
2) 레이블링
레이블링은 수집된 데이터에 특정한 정보를 덧붙여 학습을 보다 용이하게 만드는 과정입니다. 이 과정은 주관적인 판단이 필요하므로 매우 중요한 작업입니다. 예를 들어, 상품의 사진 데이터를 이용하여 딥 러닝 모델을 학습시키기 위해서는 각 상품의 이름, 가격 등의 정보를 레이블링하는 과정이 필요합니다.
3. 데이터 분석
수집된 데이터를 보다 적절하게 활용하기 위해서는 데이터 분석이 필요합니다. 데이터 분석은 크게 전처리(Preprocessing)와 데이터 시각화(Data Visualization)로 나뉩니다.
1) 전처리
전처리는 데이터의 품질을 향상시키기 위한 작업입니다. 불필요한 측정값이나 중복 데이터를 제거하거나, 결측값을 대체하거나, 이상치를 처리하는 등 다양한 작업이 필요합니다.
2) 데이터 시각화
데이터 시각화는 분석된 데이터를 정확하면서도 쉬운 방식으로 시각화하여 보여주는 과정입니다. 막대그래프, 선그래프, 히스토그램 등 다양한 기술을 사용하여 데이터를 시각화합니다.
결론
딥 러닝은 데이터의 양과 품질에 크게 영향을 받습니다. 적절한 데이터 수집과 분석 과정이 딥 러닝 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소이기 때문에, 이러한 작업들을 정확하고 충실하게 수행하는 것이 중요합니다. 데이터 분석 전문가의 도움을 받거나 다양한 라이브러리와 도구들을 이용하면 보다 높은 수준의 딥 러닝 모델을 만들 수 있습니다.