기계 학습 데이터 세트에 대한 통찰력 있는 해석, 개념, 설명

인공지능(AI)과 기계 학습(ML)으로 기계에서 인간의 지능을 시뮬레이션하는 것이 가능합니다. 이러한 시뮬레이션을 통해 많은 사람의 도움 없이 다양한 작업을 완료할 수 있습니다. 기업이 더 효율적이고 새로운 AI 및 ML 모델을 개발하려면 정확한 교육 데이터가 필요합니다. 인공지능(AI) 훈련 데이터로 추가 사용하기 위해 데이터 주석 및 레이블링을 통해 후속적으로 강화될 수 있는 훈련 데이터 세트를 사용하여 주어진 문제에 대한 더 나은 이해를 얻을 수 있습니다. 

 

 

기계가 배우는 것

기계 학습의 목표는 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간의 학습 과정을 모방하는 것입니다. 예측의 정확도가 점차 향상됩니다. 통계적 방법을 사용하면 알고리즘이 기계 학습을 사용하여 데이터 마이닝 프로젝트 내에서 분류 또는 예측을 수행하도록 교육받을 수 있습니다. 이는 데이터에 대한 핵심 통찰력을 제공합니다.

이상적으로는 데이터 마이닝이 비즈니스 및 애플리케이션 의사 결정을 개선하여 이러한 통찰력을 통해 주요 성장 지표에 영향을 미칩니다. 빅 데이터의 지속적인 성장과 개발로 인해 데이터 과학자에 대한 수요가 증가할 것입니다. 빅 데이터 과학자는 가장 적절한 비즈니스 질문과 질문에 대답하는 데 필요한 데이터를 식별해야 합니다.

 

 

기계 학습 유형

기계 학습 유형

 

알고리즘은 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습 및 강화 학습 접근법을 적용하여 정확도를 향상시키는 방법을 배웁니다. 이 네 가지 기본 접근법은 알고리즘이 학습하는 방법에 따라 분류됩니다. 데이터 과학자들은 분석하고자 하는 데이터에 따라 어떤 알고리즘과 기계 학습 유형을 선택합니다.

 

지도 학습

이러한 유형의 기계 학습 알고리듬에는 레이블이 지정된 훈련 데이터와 과학자가 알고리듬에서 상관 관계를 평가하기를 원하는 변수 데이터가 필요합니다. 여기서 알고리즘의 입력과 출력은 모두 데이터 과학자에 의해 지정됩니다.

 

비지도 학습

여기에는 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 학습하는 알고리즘이 포함되며, 알고리즘은 데이터 세트를 스캔하여 의미 있는 연결을 식별합니다. 모든 예측 또는 권장 사항은 알고리즘이 학습하는 데이터에 의해 미리 결정됩니다.

 

준지도 학습

기계 학습에는 두 가지 접근법이 있습니다. 이 접근 방식에서 모델은 대부분 데이터 과학자에 의해 레이블이 지정된 교육 데이터를 제공받지만, 데이터를 자체적으로 탐색하고 데이터에 대한 통찰력을 개발하는 것은 자유입니다.

 

강화 학습

강화 학습의 일환으로, 데이터 과학자들은 기계에게 명확하게 정의된 규칙에 의해 관리되는 다단계 프로세스를 완료하는 방법을 가르칩니다. 대부분의 경우, 알고리즘은 스스로 작업을 완료하는 방법을 결정하지만, 데이터 과학자들은 작업을 완료하도록 프로그래밍하고 어떻게 완료할 것인지를 결정할 때 긍정적이거나 부정적인 신호를 줍니다.

 

 

실제 머신러닝 사용 사례

매일 다음과 같은 방법으로 기계 학습을 경험할 수 있습니다:

 

음성 인식

자동 음성 인식(ASR), 컴퓨터 음성 인식(Speech-to-Text)이라고도 불리는 이 기술은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 인간의 음성을 필기 형식으로 변환합니다. Android 스마트폰의 Google Assistant, Apple 장치의 Siri 및 Amazon의 Alexa와 같은 많은 모바일 장치는 사용자가 음성 검색을 수행할 수 있도록 시스템에 음성 인식을 포함합니다.

 

고객 서비스

고객 서비스가 성장함에 따라 인간 에이전트는 온라인 챗봇으로 대체되고 있습니다. 당사는 웹 사이트 및 소셜 미디어 플랫폼 간에 고객 참여가 변화하는 것을 보고 있습니다. 이러한 기업들이 배송 또는 제품 배송 또는 교차 판매 제품 권장 사항과 관련된 자주 묻는 질문(FAQ)에 대한 답변을 제공하기 때문입니다. 예를 들어 Slack 및 Messenger와 가상 에이전트 및 음성 비서는 가상 에이전트가 있는 전자 상거래 사이트의 메시징 봇의 일부 예입니다.

 

컴퓨터 비전

컴퓨터와 시스템은 이 AI 기술을 사용하여 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력으로부터 의미 있는 정보를 수집할 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 이러한 입력을 기반으로 조치를 취할 수 있습니다. 권장 사항을 제공할 수 있다는 점에서 이미지 인식 작업과 구별됩니다. 소셜 미디어의 사진 태그 부착, 의료 분야의 방사선 영상 및 자율 주행 자동차 분야에서 컴퓨터 비전의 적용은 컨볼루션 신경망을 기반으로 합니다.

 

추천 엔진

온라인 소매업체는 체크아웃 중에 과거 소비 행태에 대한 데이터를 사용하여 고객에게 유용한 추가 기능 권장 사항을 제공할 수 있습니다. AI 알고리즘은 보다 효과적인 교차 판매 전략을 개발하기 위한 데이터 추세를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

자동화 주식 거래

AI 기반 고주파 거래 플랫폼은 사람의 개입 없이 주식 포트폴리오를 최적화하기 위해 매일 수천 또는 수백만 개의 거래를 실행합니다.

 

 

훈련 데이터

머신 러닝 알고리즘은 데이터를 처리하고 연결을 찾아 데이터 세트에 대한 이해를 발전시킵니다. 이 연결을 만들고 처리된 데이터에서 패턴을 찾으려면 ML 시스템이 먼저 학습해야 합니다. '학습' 후 학습된 패턴을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. ML 알고리즘은 소급 관찰의 문제를 해결할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 기계를 관련 데이터에 노출시키면 기계가 진화하고 개선될 수 있습니다. 교육 데이터 품질은 ML 모델의 성능 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.

Cogito는 AI 및 머신러닝 기업의 고품질 교육 데이터를 지원하는 선도적인 데이터 주석 회사입니다. 데이터 조달자로서의 10년간의 여정에서 이 회사는 데이터 기반 AI 모델의 신속한 달성을 보장하기 위해 교육 데이터의 정확성과 적시 전달에 대한 신뢰도를 구축했습니다.

 

테스트 데이터

교육 데이터를 사용하여 ML 모델을 구축하는 경우 '보이지 않는' 데이터로 테스트해야 합니다. 이 검정 데이터는 모형이 만드는 미래 예측 또는 분류를 평가하는 데 사용됩니다. 검증 세트는 테스트 데이터를 입력하기 전에 반복적으로 테스트되는 데이터 세트의 또 다른 파티션입니다. 이 테스트를 통해 개발자는 테스트 데이터를 입력하기 전에 과적합을 식별하고 수정할 수 있습니다.

양성 및 음성 테스트는 모두 테스트 데이터를 사용하여 수행되며, 함수가 주어진 입력에 대해 예상 결과를 생성하는지 확인하고 소프트웨어가 비정상, 예외 또는 예기치 않은 입력을 처리할 수 있는지 여부를 확인합니다. 업계 전문가에게 데이터 주석을 아웃소싱하여 테스트 데이터 관리 전략을 최적화할 수 있으므로, 품질 정보가 테스트 사례에 보다 신속하게 도달할 수 있습니다.

 

훈련 데이터셋 vs 테스트 데이터셋

ML 모델은 모델에 제공될 전체 데이터 세트의 약 80%인 교육 데이터에서 통찰력을 학습하여 패턴을 학습할 수 있습니다. 테스트 데이터는 모델의 성능을 평가하고, 진행률을 모니터링하며, 최적의 결과를 얻기 위해 왜곡하기 때문에 실제 데이터 집합을 나타냅니다. 교육 데이터는 일반적으로 전체 데이터 세트의 20%이며, 테스트 데이터는 모델의 기능을 확인합니다. 본질적으로, 교육 데이터는 모델을 훈련시키고, 테스트 데이터는 모델의 효과를 확인합니다.

 

 

데이터 주석 및 레이블링을 사용하여 데이터 집합 강화

ML 모델을 구축하고 교육하려면 대량의 교육 데이터가 필요합니다. 데이터 주석은 교육 데이터에 태그와 레이블을 추가하는 프로세스입니다. 이 목표를 달성하기 위해 ML 모델은 데이터를 처리하고 특정 정보를 얻기 위해 적절하게 주석이 달린 교육 데이터가 필요합니다.

데이터 주석은 기계가 모든 점을 연결하여 데이터의 특정 패턴과 추세를 식별하는 데 도움이 됩니다. 기업은 비즈니스 성공을 위해 다양한 요인이 의사 결정 프로세스에 어떤 영향을 미치는지 이해해야 합니다. 데이터 주석 및 레이블링 서비스 2023은 비즈니스를 미래로 가속화하는 열쇠를 쥐고 있습니다.