데이터셋(Datasets) - AI 학습을 위한 정보

이번 포스트에서는 AI에게 세상을 학습시키는 데 사용되는 정보 단위인 데이터셋(Datasets)이 무엇인지 간단하게 확인한 후 어떻게 데이터셋(Datasets)이 AI를 학습시키는데 사용되는지 알아보도록 하겠습니다.

 

 

데이터셋(Datasets)이란?

 

데이터셋은 말그대로 방대하게 수집된 디지털 정보를 말합니다. 우리가 주변에서 흔히 알 수 있는 날씨 정보부터 사진, 음악, 음식, 운동 등 모든 정보를 데이터(data)라 할 수 있습니다.

 

이런 데이터들을 연관성있는 정보들을 묶어 놓은 것이 데이터셋(Datasets)이라 할 수 있습니다.

 

표와 그래프

데이터를 효과적으로 정리하기 위해서는 어떤 방법을 사용해야 할까요? 
가장 흔히 사용되는 도구는 표와 그래프입니다.

 

표는 정리된 데이터의 상태를 파악하기 위해 사용되며, 그래프는 데이터의 변화나 정도를 확인하는 데 유용합니다. 표를 그리기 위해선 먼저 열(column)과 행(row)으로 나누죠. 그런 다음 작성하고자 하는 표에 맞게 열에는 특성, 속성 등으로 표현되며, 행은 그에 맞는 값들을 표현하게 되는데, 분야에 따라 개체, 관측치, 기록, 사례 등으로 부르기도 합니다.

 

 

 

데이터 셋

어떤 데이터든 표를 이용하여 깔끔하게 정리할 수 있는데 이렇게 정리한 표를 '데이터 셋'이라고 이해하면 됩니다. 우리가 잘 알고 있는 엑셀 프로그램이 데이터를 표로 표현하는 대표적인 데이터 셋 프로그램인 것이지요. 

 

데이터를 '엑셀'이나 '데이터베이스'에 입력하고 나면 그 다음엔 우리가 원하는 목적에 따라 패턴을 찾거나 필요한 정보를 추출하여 예측, 분류, 클러스터링, 시각화 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

 

많은 분야에서 데이터셋은 중요한 자원이며, 기계 학습, 인공지능, 데이터 분석, 통계 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 데이터셋은 우리가 문제를 해결하고 미래를 예측하는데 도움을 주는 유용한 도구입니다.

 

 

 

AI를 학습시키는데 사용되는 데이터셋(Datasets)

 

데이터셋은 AI를 학습시키는 데 중요한 요소 사용됩니다. 간단한 예를 통해 데이터셋이 AI를 학습하는 과정을 설명 드릴께요.

 

예를 들어, 고양이와 개를 구분하는 AI 모델을 학습시킨다고 하면 먼저 많은 고양이와 개 사진으로 구성된 데이터셋이 필요합니다.

 

데이터셋은 고양이와 개 사진으로 구성된 많은 이미지 파일들로 이루어져 있습니다. 이 데이터셋은 고양이 사진과 개 사진을 라벨링하여 정확히 어떤 이미지가 고양이인지, 어떤 이미지가 개인지를 알려줍니다.

 

AI 모델은 고양이의 귀 형태, 코의 색상, 눈의 크기 등과 같은 특징을 학습합니다. 개의 경우에도 모델은 귀의 형태, 코의 색상, 눈의 크기와 같은 특징을 학습합니다. 이렇게 학습된 모델은 이제 새로운 이미지가 주어지면 해당 이미지가 고양이인지 개인지를 판별할 수 있습니다.

 

 

데이터의 품질과 양

 

예상하시겠지만 AI 학습을 위해선 데이터의 품질이 정말 중요합니다. 사람들이 수준 높은 교육을 받아야 하는 것처럼 AI도 좋은품질의 데이터로 학습해야 좋은 결과물을 생성할 수 있습니다. 

 

품질이 낮은 데이터나 부정확하고 일관성 없는 데이터를 가지고 학습하게 되면 결과물도 마찬가지로 품질이 낮거나 부정확하게 나올 것이라는것은 의심할 여지 없는 사실일 것입니다. 

 

또한 다양한 데이터가 필수적입니다. 데이터의 다양성이 부족하면 품질이 낮은 데이터가 가져오는 결과물과 같이 편협한 시각에서 만들어지는 결과물을 도출해 낼것 이기 떄문입니다. 사회의 다양성을 반영하고 일방적이지 않은 결과물을 만들기 위해서는 다양한 데이터여야 합니다.