생성형 AI는 대량의 데이터를 학습하고, 학습한 데이터를 기반으로 주어진 과제를 수행하기 때문에 충분한 데이터를 확보하는 것이 중요합니다. 또한 축적한 데이터를 AI가 학습하고 활용할 수 있도록 최적화하는 ‘데이터 전처리’가 필수인데요.
오늘은 AI 도입의 필수 작업, 데이터 전처리가 무엇인지, 데이터 전처리가 AI 작동에 왜 중요한지 소개해 드릴게요.
데이터 전처리란?
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데이터 전처리(Data Preprocessing)는 기존의 데이터를 분석하기 적합한 형태로 가공하는 것을 말합니다. 이 과정에는 데이터 수집부터 데이터의 결측치와 이상치 등을 처리하는 데이터 정제, 데이터 인코딩, 데이터 통합 및 병합, 데이터 그룹화 등을 포함하는데요. AI를 도입할 때 가장 많은 시간이 소요되지만, 그만큼 AI 성능을 결정짓는 중요한 작업이기도 합니다.
데이터 전처리의 주요 단계
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데이터 전처리는 기존의 데이터를 AI 학습에 최적화된 환경을 조성하는 과정입니다. 대표적인 단계를 몇 가지 알아볼까요?
1️⃣ 데이터 정제
데이터 클리닝 또는 데이터 정제는 데이터에서 불필요하거나 잘못된 데이터를 제거하고 정제하는 과정입니다. 데이터에 누락된 값이 있는 결측치(missing values), 데이터에서 비정상적이거나 극단적인 값을 가진 이상치(outliers), 중복 데이터(duplicate data) 등을 보정하면 데이터 품질을 향상할 수 있어요.
2️⃣ 데이터 변환
데이터를 정제했다면, 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환해야 합니다. 데이터의 스케일링, 정규화, 인코딩 등이 여기에 속하는데요. 서로 다른 단위나 범위의 데이터를 일정한 범위로 조정하고, 데이터를 컴퓨터가 처리할 수 있는 수치형 데이터로 인코딩합니다.
3️⃣ 데이터 구조화 및 정규화
여러 경로에서 수집한 데이터를 AI 학습에 적합하게 정제하고 변환했다면, 데이터를 체계적으로 분류하고 데이터 간의 관계를 정의해야 합니다. 이를 통해 데이터 분석의 정확성과 효율성을 높일 수 있습니다.
AI 도입에서 데이터 전처리가 중요한 이유 3
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✅ 데이터 품질 향상
‘쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다(garbage in, garbage out)’는 데이터 분석에서 기본이 되는 말인데요. AI가 학습하는 데이터는 양만큼 질도 중요합니다. 생성형 AI는 대량의 데이터를 학습하고 이를 바탕으로 과제를 수행하는데, 품질이 낮거나 잘못된 데이터를 학습하면 AI 성능에 영향을 줍니다.
✅ AI 학습 시간과 비용 절약
AI가 학습하는 데이터에 오류가 많거나 불필요한 데이터가 뒤섞여 있다면, 학습에 오랜 시간과 비용이 들고 효율성이 저하될 수 있습니다. 데이터 전처리를 통해 중복된 데이터를 정리하거나 오류를 수정하면 AI 모델이 학습해야 하는 데이터양이 줄어듭니다.
✅ AI 모델의 정확도와 신뢰성 증가
데이터 전처리를 통해 학습 데이터의 품질이 향상되면 AI 모델은 더 정확하고 일관된 데이터를 학습하게 되는데요. 이를 통해 AI가 수행하는 과제의 정확도와 신뢰성이 증가합니다.
지금까지 AI 성능에 영향을 미치는 데이터 전처리에 대해 알아봤습니다. 기업이 원하는 AI를 구현하려면, 초기에 다소 시간과 비용이 들더라도 수집한 데이터를 AI 학습에 최적화하는 것이 중요한데요. 이 과정에 어려움을 느끼는 많은 기업이 AI 도입을 망설인다고 합니다.
전 분야 IT 제작 및 컨설팅을 제공하는 개발 조직 다빈치는 기업에 꼭 필요한 AI 모델을 제안하는 것은 물론, 데이터 품질 관리와 AI 도입에 필요한 대부분의 분야를 지원합니다. 다빈치는 고객의 신뢰를 최우선으로 두고, 다양한 분야에서의 오랜 경험과 경력을 바탕으로 컨설팅을 제공합니다.
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