5개 장, 25개 사양, 데이터 세트 선택 및 생성에 대한 포괄적인 백과사전
내용을 한눈에 보기:적합한 데이터 세트를 만들거나 선택하는 방법을 배우고 있다면, 이 글은 데이터 세트를 선택하고 만들 때 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 몇 가지 실질적인 조언을 제공합니다.
키워드:머신 러닝 데이터 세트
본 기사는 HyperAI WeChat 공개 플랫폼에 처음 게재되었습니다.~
저자 | 서시
교정 | 산양
고품질 데이터 세트는 모델의 정확도와 운영 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라, 학습 시간과 컴퓨팅 리소스를 절약할 수도 있습니다.
이 기사에서는,Jan Marcel Kezmann의 기사 "기계 학습을 위한 데이터 세트 선택의 해야 할 일과 하지 말아야 할 일"을 참조하세요.데이터 세트를 생성하고 선택하는 방법을 자세히 설명합니다. 데이터 과학 엔지니어가 함정을 피하고 모델 학습의 모범 사례를 실천하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 팁을 살펴보자~
원본 영어 기사를 읽어보세요:
목차
1. 데이터 세트 선택을 위한 모범 사례
2. 피해야 할 함정을 알아두세요
3. 5가지 팁
4. 데이터 세트 생성을 위한 모범 사례
5. 데이터 세트 평가
적용 대상:
초보자, 데이터 과학자, 머신 러닝 실무자
1. 데이터 세트 선택을 위한 모범 사례
이 섹션에서는 공개 데이터 세트를 선택하는 모범 사례를 자세히 살펴보겠습니다.명심해야 할 핵심 단계는 6가지입니다.
1.1 문제 이해
입력 및 출력 변수, 문제 유형(분류, 회귀, 클러스터링 등), 성능 지표를 결정하는 것을 포함하여 해결하려는 문제를 이해하는 것이 중요합니다.
1.2 문제 정의
업계나 도메인, 필요한 데이터 유형(텍스트, 이미지, 오디오 등), 데이터 세트와 관련된 제약 조건을 지정하여 데이터 세트의 범위를 좁힙니다.
1.3 품질에 집중하다
귀하의 문제와 관련성이 높고 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 찾으세요.누락된 데이터, 이상치, 불일치 사항을 확인하세요. 이러한 문제는 모델 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
1.4 데이터 세트의 크기를 고려하세요
데이터 세트의 크기는 모델의 정확도와 일반화 능력에 영향을 미칩니다.더 큰 데이터 세트는 모델의 정확도와 견고성을 개선하는 데 도움이 되지만, 더 많은 컴퓨팅 리소스와 더 긴 교육 시간을 의미합니다.
1.5 편향 확인
데이터 세트의 편향으로 인해 불공정하거나 부정확한 예측이 이루어질 수 있습니다. 표본 추출 편향과 성별, 인종, 사회경제적 지위 등 사회적 문제와 관련된 편향 등 데이터 수집 과정과 관련된 편향을 인지하세요.
1.6 다양성 추구
다양한 출처, 모집단 또는 위치에서 다양한 데이터 세트를 선택하면 모델이 다양한 예시로부터 학습하고 과도한 적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.
2. 피해야 할 함정을 알아두세요
이 섹션은 미리 정의된 데이터 세트와 직접 만든 데이터 세트 모두에 적용됩니다.
2.1 데이터 부족
데이터가 부족하면 모델이 데이터의 기본 패턴을 포착하지 못해 성능이 저하될 수 있습니다. 데이터가 충분하지 않은 경우 데이터 증강이나 전이 학습과 같은 기술을 사용하여 데이터 세트나 모델 역량을 강화하는 것을 고려할 수 있습니다. 라벨이 일관성이 있으면 여러 데이터 세트를 하나로 병합할 수 있습니다.
2.2 불균형 클래스
클래스 불균형은 한 클래스의 샘플 수가 다른 클래스의 샘플 수보다 상당히 많은 것을 의미하며, 이는 예측 편향이나 기타 모델 오류로 이어질 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 오버샘플링, 언더샘플링, 클래스 가중치와 같은 기술이 제안됩니다. 소외 계층의 역량을 강화하는 것도 이 문제를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
친절한 팁:
클래스 불균형으로 인해 다양한 머신 러닝 작업은 모델에 미치는 영향이 다릅니다. 예를 들어, 이상 탐지 작업에서는 심각한 클래스 불균형이 일반적입니다. 하지만 이런 현상은 표준 이미지 분류 문제에서는 덜 흔합니다.
2.3 이상치
이상치는 다른 데이터 샘플과 크게 다른 데이터 포인트로, 모델 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.데이터 세트에 이상치가 너무 많으면 머신 러닝이나 딥 러닝 모델이 원하는 분포를 학습하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
윈저화와 같은 기술을 사용하여 이상치를 제거하거나 수정하거나, 평균/중앙값 대체법을 사용하여 샘플에 존재하는 모든 누락된 값을 평균이나 중앙값으로 대체하는 것을 고려하세요.
2.4 데이터 스누핑 및 유출
과도한 적합과 성능 저하로 이어질 수 있는 데이터 스누핑을 방지하려면데이터 세트를 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 나누고, 훈련 세트만 사용하여 모델을 훈련해야 합니다.
반면, 테스트 세트의 데이터로 모델을 훈련하면 데이터 유출이 발생하여 지나치게 낙관적인 성능 추정치가 도출됩니다. 데이터 유출을 방지하려면 검증 세트와 테스트 세트를 항상 분리하여 최종 모델을 평가하는 데만 사용해야 합니다.
3. 5가지 팁
- 전이 학습을 통해 사전 훈련된 모델을 사용하여 관련 문제를 해결하고, 특정 문제에 대해서는 더 작은 데이터 세트를 사용하여 미세 조정할 수 있습니다.
- 여러 데이터 세트를 병합하여 데이터 세트의 크기와 다양성을 늘리고, 더욱 정확하고 강력한 모델을 만들어냅니다. 데이터 호환성과 품질 문제에 주의를 기울여야 합니다.
- 크라우드소싱을 활용하면 저렴한 비용으로 대량의 라벨이 지정된 데이터를 빠르게 수집할 수 있습니다. 품질 관리 및 편차 문제에 주의가 필요합니다.
- 다양한 회사와 조직의 데이터 API를 주의 깊게 살펴보고 코드와 비슷한 방식으로 데이터에 액세스하세요.
- 동일한 문제에 대해 다양한 모델의 성능을 비교하기 위해 표준화된 데이터 세트와 평가 지표를 제공하는 사용 가능한 벤치마크를 확인하세요.
4. 데이터 세트 생성을 위한 모범 사례
4.1 문제와 목표 정의
데이터를 수집하기 전에 예측하려는 대상 변수, 해결하려는 문제의 범위, 데이터 세트의 용도를 명확히 파악하세요.
문제와 목표를 명확히 하면 관련 데이터 수집에 집중하는 데 도움이 됩니다.데이터 세트의 가정과 한계를 이해하는 데 도움이 되는 동시에 관련성이 없거나 노이즈가 있는 데이터에 시간과 리소스를 낭비하지 마세요.
4.2 다양하고 대표적인 데이터 세트 수집
다양한 소스와 도메인에서 데이터를 수집하면 데이터 세트가 실제 문제를 대표할 수 있습니다.여기에는 다양한 위치, 인구 통계, 기간에서 데이터를 수집하여 데이터 세트가 특정 그룹이나 부문에 편향되지 않도록 하는 작업이 포함됩니다.
또한, 데이터에 교란 변수가 포함되지 않았는지 확인하세요. 교란 변수란 가정된 원인과 가정된 결과에 영향을 미치는 제3의 측정되지 않은 변수로, 결과에 영향을 미칩니다.
4.3 데이터에 신중하게 레이블을 지정하세요
명확한 레이블을 사용하여 데이터에 주석을 달 때 기본 진실을 명확히 반영하고, 여러 주석자나 크라우드소싱을 사용하여 개인적 편견이 데이터에 미치는 영향을 줄이고 레이블의 품질과 신뢰성을 개선합니다. 교육 및 평가 프로세스를 보다 쉽게 추적, 공유, 재현할 수 있도록 데이터 버전을 제어하는 것이 좋습니다.
친절한 팁:
데이터 세트에 80%에 대한 올바른 레이블만 포함되어 있는 경우 대부분의 경우 가장 좋은 모델이라도 80%보다 정확하지 않습니다.
4.4 데이터 품질 및 무결성 보장
데이터 품질은 데이터의 정확성, 완전성, 일관성을 의미합니다.데이터 정리, 이상치 감지, 누락된 값 보간과 같은 기술은 데이터 세트의 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 머신 러닝 알고리즘이 이해하고 처리하기 쉬운 형식인지도 확인해야 합니다.
4.5 데이터 개인 정보 보호 및 보안 보장
개인정보를 보호하려면 데이터 수집 및 저장이 안전하고 민감한 정보는 익명화되거나 암호화되어야 합니다. 또한, 전송 중이거나 저장 중인 데이터를 보호하기 위해 암호화를 사용하는 것을 고려하세요.
친절한 팁:
검증 데이터의 사용 사양을 주의해서 살펴보고 법률 및 규정을 준수하는지 확인하세요.
5. 데이터 세트 평가
데이터 세트가 다음 5가지 기준을 충분히 충족하는지 확인하세요.
- 데이터 크기:일반적으로 데이터가 많을수록 좋습니다.
- 데이터 분포:데이터 세트가 균형 잡히고 대표성이 있는지 확인하세요.
- 데이터 품질:깨끗하고 일관되며 오류가 없는 데이터가 중요합니다.
- 데이터 복잡성:데이터가 너무 복잡하지 않은지 확인하세요.
- 데이터 관련성:데이터는 문제와 관련이 있어야 합니다.
위의 내용은 데이터세트 선택 및 생성 가이드의 전체 내용입니다. 적합한 데이터 세트를 선택하는 것은 머신 러닝의 핵심입니다. 이 가이드가 여러분이 고품질 데이터 세트를 선택하거나 만들고, 정확하고 견고한 모델을 훈련하는 데 도움이 되기를 바랍니다!
대규모 공개 데이터 세트를 온라인으로 다운로드하세요
현재까지 HyperAI 공식 홈페이지에서는 1,200개 이상의 고품질 공공 데이터세트가 공개되었고, 다운로드 수는 약 50만 건을 달성했으며, 2,000TB 이상의 트래픽을 기여하여 국내외 고품질 공공 데이터세트에 대한 접근 문턱을 크게 낮추었습니다.
다음 링크를 방문하여 필요한 데이터 세트를 검색하고 다운로드하여 모델 학습 여정을 시작하세요!
공식 웹사이트를 방문하세요: https://orion.hyper.ai/datasets
본 기사는 HyperAI WeChat 공개 플랫폼에 처음 게재되었습니다.~