AI 데이터 전처리
AI가 똑똑해지려면 먼저 데이터를 정리해야 한다. 이것이 바로 데이터 전처리다. 예를 들어, 병원 기록을 분석하려면 환자 이름, 나이, 진단명이 깔끔해야 한다. 문장이 엉켜 있거나 숫자가 빠지면 AI는 오작동한다.
왜 전처리가 중요할까?
잘못된 데이터는 잘못된 판단을 낳는다. 그래서 전처리는 AI의 기초공사와 같다. 텍스트 정제, 결측치 처리, 이상치 제거는 필수다. 이미지 데이터를 다룰 땐 해상도를 통일해야 한다. 음성 데이터라면 잡음을 줄여야 한다.
1. 수집된 원시 데이터를 살펴본다. 2. 필요 없는 정보를 제거한다. 전처리를 제대로 하면 AI가 더 정확해진다. 학습 속도도 빨라진다. 기업은 이 과정을 자동화해 시간과 비용을 아낀다.
인공지능 빅데이터 분석
하루에 생성되는 데이터는 약 2.5퀸틸리언 바이트다. 이 어마어마한 양을 분석하는 기술이 바로 인공지능 빅데이터 분석이다.
이 기술은 어디에 쓰일까?
예를 들어, 온라인 쇼핑몰은 고객의 클릭과 구매 이력을 분석해 추천 상품을 보여준다. 금융기관은 수천만 건의 거래 기록에서 이상 거래를 찾아낸다. 이렇게 AI는 패턴을 찾아내고 예측까지 해낸다. 빅데이터 분석은 속도가 생명이다. 실시간 분석이 가능해야 한다. 이를 위해 클라우드 컴퓨팅과 분산처리 시스템이 활용된다.
1. 마케팅 전략 수립 2. 고객 행동 예측. 데이터가 많을수록 AI는 더 똑똑해진다. 하지만, 데이터 품질이 나쁘면 아무 소용 없다. 그래서 전처리와 분석은 항상 함께 간다.
머신러닝 데이터 처리 기술
AI의 핵심은 머신러닝이다. 머신러닝은 데이터를 보고 스스로 규칙을 배운다. 하지만 아무 데이터나 넣으면 안 된다. 머신러닝용 데이터는 정제되고 구조화되어야 한다. 예를 들어, 자동차 번호판을 인식하려면 이미지에서 글자만 뽑아야 한다. 숫자와 문자가 섞이면 AI는 혼란스러워진다.
좋은 데이터는 어떤 모습일까?
정답이 있는 데이터, 즉 라벨링된 데이터가 필요하다. 예를 들어, 고양이 사진엔 ‘고양이’라는 꼬리표가 붙어야 한다. 이 과정은 시간이 오래 걸린다. 그래서 최근엔 자동 라벨링 기술도 등장했다. 또한 차원 축소, 정규화, 원-핫 인코딩 같은 기법도 중요하다. 이 기술들은 데이터의 특징을 살리는 데 쓰인다. 머신러닝 모델 성능은 데이터에 달려 있다. 좋은 데이터 없이는 좋은 AI도 없다.
인공지능 자동화 데이터 분석
데이터 분석을 사람이 일일이 한다면 너무 느리다. 그래서 자동화가 필요하다. 인공지능 자동화 데이터 분석은 분석 과정을 AI가 대신 수행하는 것이다. 예를 들어, 고객 불만 데이터를 자동으로 분류하고 감정까지 분석할 수 있다. AI는 텍스트를 읽고 긍정인지 부정인지 판단한다. 이 과정은 몇 초면 끝난다. 과거에는 일주일 걸렸다. 자동화는 반복 업무를 줄인다. 덕분에 분석가는 전략 수립에 집중할 수 있다. 챗봇, 자동 보고서 생성기, 이상 감지 시스템이 대표적이다. 특히 제조업에서는 센서 데이터를 실시간으로 분석해 문제를 미리 감지한다. 자동화 분석은 시간이 지날수록 더 똑똑해진다. AI가 스스로 학습하기 때문이다. 기업은 이 기술로 비용을 절감하고 경쟁력을 높인다.
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