학습 데이터는 인공 신경망이나 기타 인공지능 프로그램 활용의 기준이 되는 초기 학습 데이터셋입니다. 이 학습 데이터는 프로그램에서 증가하는 정보 라이브러리의 기초가 되죠.
학습 데이터와 머신러닝 알고리즘
머신러닝 알고리즘은 데이터를 통해 학습합니다. 알고리즘은 제공된 학습 데이터에서 관계를 파악하고, 이해를 발전시키고, 결정을 내리고, 신뢰도를 평가합니다. 학습 데이터가 우수할수록 인공지능 모델이 더 잘 수행되죠. 실제로 학습 데이터의 품질과 양은 알고리즘 자체만큼이나 인공지능 프로젝트 성공에 큰 영향을 미칩니다.
학습 데이터의 중요성
방대한 양의 구조화된 데이터를 갖고 있더라도 그 데이터가 실제 모델에 사용될 수 있는 학습 데이터셋으로 라벨링 되지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행 차량에는 도로 사진만 필요한 것이 아니라 각 자동차, 보행자, 도로 표지판 등에 어노테이션 처리된 라벨링 이미지가 필요합니다. 또 다른 예로, 감성 분석 프로젝트를 보면, 알고리즘이 속어나 풍자를 이해하는 데 도움이 되는 학습 데이터가 필요합니다. 챗봇은 원본 언어뿐만 아니라 개체 추출과 신중한 구문 분석이 필요하죠.
즉, 학습 데이터는 목적에 맞게 라벨링 되어야 합니다. 또한 갖고 있는 데이터가 머신러닝 알고리즘을 학습하는 데 적합하지 않을 수 있으므로 머신러닝 알고리즘을 강화하기 위해 더 많은 정보를 수집해야 할 수도 있죠.
효율적인 인공지능 모델을 만들려면 좋은 학습 데이터를 사용하는 것이 중요합니다. 에펜은 다양한 글로벌 기업과의 50개가 넘는 라벨링 작업을 바탕으로 전문적인 학습 데이터를 보유하고 있습니다. 성공적인 모델을 위한 다양한 데이터 유형(이미지, 텍스트, 음성 등)의 학습 데이터셋을 만들 수 있도록 저희 에펜이 도와드리겠습니다.
머신러닝을 위한 학습 데이터 얻는 방법 알아보기
에펜의 고품질 학습 데이터셋
에펜은 데이터 사이언스 및 머신러닝 커뮤니티에서 사용할 수 있는 다양한 학습 데이터셋을 보유하고 있습니다. 각 데이터셋을 라벨링 하는 데 사용되는 템플릿은 필요한 경우 플랫폼에서 확장할 수 있도록 지원합니다. 각 데이터셋 내에서 원자료, 작업 설계, 설명, 지침 등을 찾을 수 있죠.
에펜의 학습 데이터셋 솔루션은 250개 이상의 라이선스 파일이 포함된 전처리 된 학습 데이터셋으로 인공지능 프로젝트를 더 빠르게 시작할 수 있습니다.
테스트셋이란?
테스트셋은 학습 데이터셋을 통한 모델 훈련의 다음 평가 단계입니다. 보통의 데이터셋은 동일한 전체 데이터셋에서 가져오지만, 학습 세트는 알고리즘의 신뢰도와 정확도를 높이기 위해 레이블을 지정하거나 보강해야 합니다.
학습 데이터셋과 테스트셋을 구분하는 방법
일반적으로 학습 데이터는 무작위로 분할되며, 이미 알고 있는 중요한 클래스를 포착합니다. 예를 들어 여러 매장의 영수증 이미지를 읽을 수 있는 모델을 만들려면 단일 프랜차이즈 이미지에 대한 알고리즘을 훈련하지 않는 것이 좋죠. 이렇게 하면 모델이 더욱 견고해지고 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.
학습 데이터양, 얼마가 적당할까?
학습 데이터의 양은 각각의 프로젝트 사례에 따라 다른 양의 학습 데이터가 필요합니다. 자율주행차와 같이 높은 정확성을 필요로 하는 모델이 필요하다면 방대한 양의 데이터가 필요하죠. 반면, 텍스트를 기반으로 하는 좁은 감성 모델에는 훨씬 적은 양의 학습 데이터가 필요합니다. 하지만 텍스트 기반 모델을 포함하여 모든 인공지능 모델은 일반적으로 사람들이 예상하는 것보단 훨씬 더 많은 데이터가 필요하답니다.
학습 데이터와 빅 데이터의 차이점은?
빅 데이터와 학습 데이터는 다릅니다. 빅 데이터는 많은 양과 빠른 속도 그리고 다양성으로 정의됩니다. 빅 데이터의 정보가 유용하려면 어떤 식으로든 처리해야 하는 반면, 학습 데이터는 인공지능 모델이나 머신러닝 알고리즘을 교육하는 데 사용되는 라벨링 데이터입니다.
에펜의 학습 데이터
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