AI 모델 훈련을 위한 데이터 준비와 전처리

AI 모델의 성능은 데이터에서 시작된다

AI 모델의 정확도와 효율성은 대부분 데이터의 품질에 달려 있습니다. 아무리 뛰어난 알고리즘이라도 잘못된 데이터나 정제되지 않은 데이터로 훈련되면 의미 없는 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 데이터를 어떻게 준비하고 전처리하느냐가 AI 프로젝트의 성패를 가르는 핵심 요소입니다.

데이터 수집

AI 모델을 학습시키기 위해선 충분하고 다양한 데이터를 확보해야 합니다. 데이터는 다음과 같은 경로로 수집될 수 있습니다:

• 오픈 데이터셋 (예: Kaggle, Google Dataset Search)
• 웹 크롤링
• 센서, 로그 데이터
• 사용자 입력 데이터

데이터 수집 단계에선 저작권과 개인정보 보호도 반드시 고려해야 합니다.

데이터 전처리란?

데이터 전처리는 모델이 학습하기 좋은 형태로 데이터를 정리하는 과정입니다. 주요 전처리 작업은 다음과 같습니다:

• 결측치 처리: 누락된 값 보정 또는 제거
• 이상치 제거: 통계적으로 비정상적인 데이터 제거
• 정규화/표준화: 데이터의 범위를 일정하게 맞추기
• 범주형 데이터 인코딩: 원-핫 인코딩, 라벨 인코딩 등
• 텍스트 전처리: 소문자화, 특수문자 제거, 불용어 제거 등

데이터 분할

모델의 일반화 성능을 평가하기 위해 전체 데이터를 훈련용(train), 검증용(validation), 테스트용(test)으로 나누는 것이 일반적입니다.

• 훈련 데이터: 모델 학습에 사용
• 검증 데이터: 하이퍼파라미터 튜닝 및 평가
• 테스트 데이터: 최종 성능 확인

좋은 데이터가 좋은 모델을 만든다

데이터 준비와 전처리는 단순히 기술적인 과정이 아니라, AI 모델이 세상을 어떻게 이해하게 만들지를 결정하는 핵심입니다. 모델 성능을 높이기 위한 첫걸음은 항상 '좋은 데이터'에서 시작된다는 점을 잊지 말아야 합니다.