데이터 : SMOTE 및 GAN이 합성 데이터를 생성하는 방법

합성 데이터는 개발자와 데이터 과학자에게 AI/ML 모델을 교육하기에 충분하고 깨끗한 데이터를 제공하는 큰 과제를 해결할 수 있습니다.

합성 데이터는 인공적으로 만들어진 데이터입니다. 그것은 종종 기계 학습 및 인공 지능(AI) 애플리케이션에서 사용되며, 여기서 기존 데이터 세트를 증강하거나 새로운 데이터 세트를 모두 만드는 데 사용될 수 있습니다.

 

합성 데이터에는 크게 두 가지 유형이 있습니다:

 데이터 확대: 여기에는 데이터 세트의 기존 데이터 포인트와 유사한 새 데이터 포인트를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이것은 데이터 세트의 균형을 맞추고 알고리듬의 정확도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있기 때문에 클래스 불균형에 민감한 기계 학습 알고리듬에 도움이 될 수 있습니다.

데이터 생성: 여기에는 기존 데이터 포인트를 기반으로 하지 않는 새 데이터 포인트를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이것은 대규모 데이터 세트에서 훈련해야 하지만 실제 세계에서 그렇게 많은 데이터를 수집하는 것이 불가능하거나 실용적이지 않은 기계 학습 알고리듬에 도움이 될 수 있습니다.

합성 데이터를 생성하는 데 널리 사용되는 두 가지 기술은 SMOTE와 GAN입니다.

 

 

데이터 : SMOTE 및 GAN이 합성 데이터를 생성하는 방법

 

 

SMOTE(합성 소수 오버샘플링 기법)

SMOTE는 데이터 세트의 클래스 분포의 균형을 맞추는 데 사용되는 데이터 확대 기술입니다. 이 작업은 소수 클래스에 대한 합성 데이터 포인트를 생성하여 수행됩니다.

SMOTE는 소수 클래스 데이터 포인트를 먼저 식별함으로써 작동합니다. 그런 다음 각 소수 클래스 데이터 포인트에 대해 SMOTE는 가장 가까운 이웃의 k를 식별합니다. 그런 다음 소수 클래스 데이터 포인트와 가장 가까운 이웃 중 하나 사이의 피쳐 공간에서 무작위로 샘플링하여 합성 데이터 포인트가 생성됩니다.

SMOTE 알고리즘은 원하는 소수 클래스 크기에 도달할 때까지 반복됩니다.

SMOTE를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다:

•  편향을 줄임으로써 기계 학습 모델의 정확도를 향상시킵니다.
• 적은 수의 샘플로 데이터 세트에 대한 기계 학습 모델을 교육합니다.
• 비교적 쉽게 구현할 수 있습니다.

 

SMOTE 사용 시 제한 사항은 다음과 같습니다: 

• 그리 현실적이지 않은 합성 데이터 포인트를 생성할 수 있습니다.
• 그것은 기계 학습 모델의 분산을 증가시킬 수 있습니다.
• 많은 합성 데이터 포인트를 생성하는 것은 계산 비용이 많이 들 수 있습니다.

 

 

GAN(Generative Adversarial Network)

GAN은 두 개의 신경망을 사용하여 새로운 데이터를 생성하기 위해 서로 경쟁하는 AI의 일종입니다.

첫 번째 신경망은 발전기라고 불립니다. 생성자의 작업은 훈련된 데이터와 유사한 새 데이터를 생성하는 것입니다. 두 번째 신경망은 판별기라고 불립니다. 판별자의 일은 실제 데이터와 생성자가 생성한 데이터를 구별하는 것입니다.

생성자와 판별자는 적대적 학습이라는 프로세스에서 함께 훈련됩니다. 적대적 학습에서, 생성자는 판별자를 속일 수 있는 가짜 데이터를 더 잘 만들려고 노력합니다. 반면에, 그 판별자는 가짜 데이터를 더 잘 식별하려고 노력합니다.

발전기와 판별기가 서로 경쟁하면서 둘 다 그들이 하는 일에 더 능숙해집니다. 결국 생성자는 가짜 데이터를 만드는 데 너무 능숙해져서 판별자는 더 이상 실제 데이터와 가짜 데이터를 구별할 수 없습니다.

GAN은 이미지, 텍스트 및 음악을 포함한 다양한 새로운 데이터를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 기계 학습 모델을 위한 현실적인 합성 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

GAN을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다:

• 매우 현실적이고 실제 데이터와 구별할 수 없는 새로운 데이터를 생성합니다.
• 실제 환경에서 수집하기 어렵거나 불가능한 기계 학습 모델에 대한 데이터 생성.
• 기존 데이터 세트를 보강하여 기계 학습 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

 

GAN 사용에 대한 몇 가지 제한 사항은 다음과 같습니다: 

• 그들은 훈련하는 데 계산적으로 비용이 많이 들 수 있습니다.
• 이들은 안정화하기 어려울 수 있으며, 이는 발전기와 판별기가 지속적으로 서로를 개선하는 루프에 갇힐 수 있다는 것을 의미합니다.
• 그것들은 가짜 뉴스를 만들거나 깊은 가짜를 생성하는 것과 같은 악의적인 목적으로 사용될 수 있는 가짜 데이터를 만드는 데 사용될 수 있습니다.

 

 

SMOTE 및 GAN을 비즈니스 문제 해결에 사용하는 방법

SMOTE와 GAN은 모두 다양한 비즈니스 문제를 해결하는 데 사용되고 있습니다. 가장 일반적인 용도는 다음과 같습니다:

부정 행위 탐지: SMOTE와 GAN은 부정 행위 탐지를 위한 기계 학습 모델을 훈련하기 위해 합성 데이터를 만들 수 있습니다. 이것은 금융 서비스 및 보험과 같이 사기가 흔한 산업에서 도움이 될 수 있습니다.

위험 평가: SMOTE와 GAN은 위험 평가를 위한 기계 학습 모델을 훈련하기 위해 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. 이는 의료 및 금융 서비스와 같이 위험을 평가하는 것이 중요한 산업에서 유용할 수 있습니다.

고객 세분화: SMOTE와 GAN은 고객 세분화를 위한 기계 학습 모델을 교육하기 위해 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. 이는 고객을 더 잘 이해하고 관련 마케팅 캠페인을 통해 고객을 공략하고자 하는 기업에 도움이 될 수 있습니다.

제품 개발: SMOTE와 GAN은 제품 개발을 위한 기계 학습 모델을 훈련하기 위해 합성 데이터를 만들 수 있습니다. 이것은 신제품이나 기능을 일반에 출시하기 전에 테스트하려는 기업에 도움이 될 수 있습니다.

가격 최적화: SMOTE와 GAN은 가격 최적화를 위한 기계 학습 모델을 훈련하기 위해 합성 데이터를 만들 수 있습니다. 이것은 가장 수익성이 높은 가격을 설정하려는 기업에 도움이 될 수 있습니다.

 

다음은 SMOTE와 GAN이 비즈니스에서 어떻게 사용되고 있는지에 대한 몇 가지 구체적인 예입니다:

금융 서비스에서 SMOTE는 기계 학습 모델을 교육하여 사기를 탐지하기 위한 합성 데이터를 만드는 데 사용되고 있습니다. 이것은 소비자들을 재정적 손실로부터 보호하는 데 도움이 되고 있습니다.

보험에서 GAN은 위험을 평가하기 위해 기계 학습 모델을 훈련하기 위한 합성 데이터를 만드는 데 사용되고 있습니다. 이것은 보험을 더 저렴하고 쉽게 이용할 수 있도록 도와줍니다.

소매업에서 SMOTE와 GAN은 고객을 세분화하기 위한 기계 학습 모델을 교육하기 위한 합성 데이터를 만드는 데 사용되고 있습니다. 이를 통해 소매업체는 고객을 더 잘 이해하고 관련 마케팅 캠페인을 통해 고객을 공략할 수 있습니다.

의료 분야에서 SMOTE와 GAN은 질병을 진단하기 위한 기계 학습 모델을 훈련하기 위한 합성 데이터를 만드는 데 사용되고 있습니다. 이는 환자의 진단 및 치료 정확도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.

마케팅에서 SMOTE와 GAN은 고객의 행동을 예측하기 위해 머신 러닝 모델을 훈련하기 위한 합성 데이터를 만드는 데 사용되고 있습니다. 이것은 마케터들이 더 효과적인 마케팅 캠페인을 만드는 데 도움이 되고 있습니다.

이는 오늘날 비즈니스 문제를 해결하기 위해 SMOTE와 GAN을 사용하는 여러 가지 방법 중 일부에 불과합니다.

 

 

결론

SMOTE는 불균형 데이터 세트에서 기계 학습 모델의 정확도를 향상시키는 데 사용할 수 있는 유용한 데이터 확대 기술입니다. 그러나 SMOTE를 사용하기 전에 SMOTE의 한계를 인식하는 것이 중요합니다.

GAN은 새로운 데이터를 생성하고 기존 데이터 세트를 확장하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 그러나 GAN을 사용하기 전에 GAN의 한계를 인식하는 것이 중요합니다.

SMOTE와 GAN을 모두 사용하여 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. 부정 행위 탐지, 위험 평가, 고객 세분화, 제품 개발 및 가격 최적화를 비롯한 다양한 비즈니스 문제에 도움이 될 수 있습니다.

이러한 기술들이 계속 발전함에 따라, 우리는 훨씬 더 혁신적인 것을 기대할 수 있습니다