데이터세트의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
데이터 세트의 의미와 개념을 이해합니다.
데이터 세트는 다음을 의미합니다. 인공지능(AI) 분야~의 기계 학습수업 딥러닝 모델을 생성하고 생성된 모델의 성능을 평가하기 위해 데이터 분석 등 특정 목적을 위해 수집된 데이터의 집합 및 집합을 말합니다. 데이터 세트는 훈련 데이터와 테스트 데이터의 두 가지 유형으로 분류됩니다. 그것은 될 수 있습니다. 일반적으로 머신러닝이나 딥러닝 모델을 생성할 때 트레이닝 데이터를 활용한 머신러닝을 통해 모델을 생성하고, 생성된 모델의 일관성과 정확성을 검증하기 위해 테스트 데이터를 사용합니다. 데이터 세트가 다시 구조화됩니다. 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터로 분류할 수 있습니다. 데이터 모델에서 좋은 결과를 얻으려면 양성 클래스와 음성 클래스가 한쪽에만 집중되지 않고 전체 교육 및 테스트 데이터 세트에 고르게 분산되어 있는지 확인하는 것이 매우 중요합니다. 하다.
데이터세트 의미 및 개념 설명
데이터세트란 특정 목적을 위해 수집된 데이터의 집합을 말합니다. 데이터세트는 머신러닝, 딥러닝 모델을 생성하고 모델 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 사용되는 데이터의 모음 및 집합입니다. 데이터세트를 ‘데이터 세트’라고도 합니다. 인공지능(AI) 분야의 머신러닝, 딥러닝 분야의 데이터 분석을 통해 모델을 생성하고 검증하기 위해 수집된 데이터 세트를 8:2로 나누어 데이터를 7:3으로 나누어 학습에 별도로 활용합니다. 그리고 테스트 목적. 여기서 훈련 데이터 세트의 데이터는 테스트 데이터 세트의 데이터보다 많아야 합니다. 즉, 데이터 세트는 훈련 데이터 세트와 테스트 데이터 세트의 두 가지 유형으로 분류됩니다.[데이터셋의 2가지 유형]
Training Dataset은 인공지능 학습에 사용되는 데이터 세트입니다. Test Dataset은 모델의 정확성과 학습이 얼마나 잘 이루어졌는지 검증하는 데 사용되는 데이터 세트입니다. 인공지능 지능 모델(Model)이 일단 만들어지면 실제 상황에 적용하기 전에 그 성능을 평가해야 합니다. 인공지능 모델(AI 모델)은 훈련 데이터 세트를 사용하여 훈련된 모델입니다. 따라서 생성된 인공지능 모델을 훈련 데이터 세트를 이용하여 평가한다면 자연스럽게 높은 성능과 좋은 결과를 보일 것이다. 생성된 모델은 훈련 데이터 세트에 맞는 모든 규칙을 반영하기 때문입니다. 따라서 인공지능 모델을 생성할 때 생성된 모델의 일관성과 정확성을 검증하기 위해 훈련 데이터 세트를 사용하는 대신 별도로 준비된 테스트 데이터 세트를 사용한다. 나는 그것을 할 것이다. 테스트 데이터셋은 성능평가를 위한 데이터셋입니다. 인공지능 모델의 성능을 평가하기 위해서는 성능평가용 테스트 데이터셋을 사용한다. 데이터 세트를 훈련 데이터 세트와 테스트 데이터 세트로 나눌 때 테스트 데이터 세트보다 훈련 데이터 세트가 더 많아야 합니다. 즉, 훈련 데이터 세트의 데이터가 테스트 데이터 세트보다 큽니다. 또한 훈련 데이터 세트를 나누기 전에 양성 클래스와 음성 클래스가 훈련 세트나 테스트 세트에 집중되지 않도록 하고 데이터를 고르게 혼합하는 것이 중요합니다. 전체 학습 데이터 세트의 양성 클래스와 음성 클래스의 비율은 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트 모두에서 동일하게 유지되어야 합니다. 훈련 데이터 세트에 하나의 클래스가 너무 많으면 모델이 데이터의 패턴을 제대로 학습할 수 없습니다. 그리고 테스트 데이터 세트에 하나의 클래스가 집중되어 있으면 생성된 모델의 성능을 제대로 평가하거나 측정할 수 없습니다. DataSet은 데이터의 모음입니다. 데이터 세트는 특정 연구나 작업에 필요한 데이터 모음입니다. 데이터세트는 유사한 내용이나 유사한 특성을 가진 데이터를 수집하고 쉽게 검색하고 사용할 수 있도록 관리하는 방법이기도 합니다. 데이터 세트는 다양한 형식을 가질 수 있으며 여러 파일로 구성될 수 있습니다. 데이터세트는 구조화된 데이터입니다. , 반정형 데이터와 비정형 데이터로 분류할 수 있습니다.[데이터 셋의 3가지 유형 분류]
구조화된 데이터(Structured Data)는 데이터를 행과 열로 구성된 테이블 형식으로 구성할 수 있는 데이터 세트입니다. 구조화된 데이터는 Excel에서 처리할 수 있는 데이터 유형입니다. 일반적으로 기업이 데이터를 저장하고 관리할 수 있는 데이터 세트의 종류는 정형 데이터 형태입니다. 구조화된 데이터 데이터 베이스 테이블과 컬럼으로 구성하여 저장하고 관리할 수 있습니다. 반정형 데이터(semi-structured data)란 정형 데이터처럼 행과 열의 형태로 구조화되어 있지 않지만 일정한 패턴이나 규칙성을 갖고 있는 데이터를 말한다. 반구조화된 데이터의 대표적인 예로는 JSON이나 HTML(Hyper Text Markup Language)과 같은 구조화된 데이터가 있습니다. 비정형 데이터는 비정형 데이터입니다. 비정형 데이터는 일정한 형태가 없는 데이터 유형입니다. 구조화되지 않은 데이터의 일반적인 예로는 텍스트, 이미지, 오디오 파일이 있습니다. 비정형 데이터는 일반 데이터베이스에 저장할 수 없으며, 데이터 레이크 등 비정형 데이터를 저장하고 활용할 수 있는 시스템에 저장됩니다. 데이터베이스(DB)는 대용량의 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있습니다. 이를 지원하는 시스템입니다. 수많은 데이터를 데이터베이스에 저장하여 통합적으로 활용하고 관리할 수 있도록 하는 스토리지 개념입니다. 수집된 데이터를 데이터베이스에 저장할 때 유사한 성격이나 내용을 가진 데이터를 그룹화하여 데이터 세트 형태로 저장할 수 있습니다. 데이터를 데이터 세트 형식으로 저장하면 데이터베이스 구조를 더 쉽게 만들 수 있습니다. 데이터 세트는 방대한 양의 데이터를 보유하고 있는 기업, 공공기관, 정부기관에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 공공데이터 포털은 데이터세트 활용의 대표적인 사례다. 공공데이터포털은 우리나라의 다양한 분야의 데이터를 일반 국민에게 공개하는 데이터 플랫폼이다. 국가통계포털에서도 이를 활용해 우리나라 인구, 출생자 수, 사망자 수, 기대수명 등 인구 관련 데이터를 확인할 수 있게 된다. 소비자물가지수, 생활물가지수 등 다양한 경제지표와 통계자료도 확인할 수 있습니다. 데이터 세트는 기업과 공기업의 경쟁력 확보에도 중요한 역할을 한다. 해당 데이터 세트는 빅데이터와 인공지능(AI) 분야에서 머신러닝과 딥러닝을 위한 훈련 데이터와 테스트 데이터로 활용된다. 데이터 세트는 특징(feature)과 목표(target)로 구성됩니다. 여기서 특성은 독립변수를 의미하고 결과값은 종속변수에 해당한다. 결과 값을 데이터 레이블이라고도 합니다. 4차 산업혁명 시대의 가장 핵심 기술인 인공지능(AI) 분야에서는 데이터세트가 매우 중요합니다. 인공지능 기술의 핵심인 머신러닝과 딥러닝을 수행하기 위해서는 막대한 양의 데이터가 필요하며, 이러한 막대한 양의 빅데이터를 분석하고 자가 학습을 가능하게 하기 위해 데이터세트가 사용됩니다. 데이터가 부족하거나 품질이 낮은 데이터 세트로 학습하면 결과가 좋지 않을 수 있습니다. 따라서 데이터 세트는 다음과 같습니다. 4차 산업혁명 시대인공 지능 분야의 핵심입니다.