특성 스케일링이라고도 하는 속성 정규화는 데이터셋 내 수치 속성의 범위 또는 분포를 조정하는 데 사용되는 데이터 전처리 기법입니다.이 프로세스를 통해 일반적으로 값을 공통 범위 (예: [0, 1]) 로 변환하거나 평균이 0이고 표준편차가 1이 되도록 값을 조정하여 모든 속성의 척도를 비교할 수 있습니다.
머신러닝에 사용되는 데이터셋에서는 속성이나 특징의 단위, 척도 또는 범위가 서로 다른 경우가 많습니다.예를 들어 한 속성은 연령을 나타내고 다른 속성은 소득을 나타내며 각각 크기가 다를 수 있습니다.이러한 격차는 많은 머신러닝 알고리즘, 특히 거리 측정법이나 기울기 기반 최적화에 의존하는 알고리즘에서 문제를 일으킬 수 있습니다.한 특성의 범위가 다른 특징보다 훨씬 크면 해당 특성이 학습 프로세스를 지배하여 모델이 편향되거나 차선책으로 이어질 수 있습니다.
속성 정규화는 데이터를 표준화된 형식으로 변환하여 이 문제를 해결합니다.최소-최대 정규화는 해당 속성의 최소값 및 최대값을 기준으로 각 값을 조정하여 속성을 고정된 범위 (일반적으로 [0, 1]) 로 확장합니다.Z-점수 정규화, 즉 표준화는 데이터의 평균과 표준편차를 기준으로 각 값을 조정하여 평균이 0이고 표준편차가 1이 되도록 데이터를 변환합니다.또 다른 방법인 십진 스케일링은 속성의 최대 절대값을 기준으로 값의 소수점을 이동하여 정규화합니다.
속성 정규화의 중요성은 머신러닝 모델, 특히 입력 데이터의 규모에 민감한 알고리즘의 성능을 최적화하는 데 있습니다.적절한 정규화를 통해 훈련 중 수렴 속도가 빨라지고 모델이 더 정확해지며 새 데이터에 대한 일반화가 개선될 수 있습니다.
속성 정규화를 이해하는 것은 머신 러닝과 데이터 분석을 활용하는 비즈니스에 매우 중요합니다.데이터를 적절하게 정규화하면 머신 러닝 모델의 성능과 안정성이 향상되어 비즈니스 성과가 향상됩니다.
기업의 경우 속성 정규화를 통해 모든 특성이 모델에 동일하게 기여하므로 단일 특성이 결과에 불균형적으로 영향을 미치는 것을 방지할 수 있습니다.이는 속성마다 척도가 크게 다를 때 특히 중요합니다. 정규화는 모델의 예측을 왜곡하고 부정확한 결과로 이어질 수 있는 편향을 방지하는 데 도움이 되기 때문입니다.
또한 속성 정규화는 특히 경사하강법에 의존하는 알고리즘의 경우 모델 학습 프로세스의 효율성을 개선합니다. 정규화된 데이터는 더 빠른 수렴과 더 안정적인 학습으로 이어지기 때문입니다.즉, 기업은 기계 학습 모델을 더 빠르게 개발 및 배포하여 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
또한 정규화된 속성은 모델의 견고성과 일반화에 기여합니다.데이터를 적절히 정규화하면 보이지 않는 새 데이터에서도 모델이 잘 수행되어 과적합 위험이 줄어들고 예측 신뢰도가 향상됩니다.이는 일반화 능력이 성공의 핵심인 실제 상황에서 기계 학습 모델을 기반으로 의사 결정을 내리는 기업에게 매우 중요합니다.
또한 속성 정규화는 모델 출력의 해석과 비교를 용이하게 합니다.모든 특징의 척도가 비슷하면 모형 내 각 특징의 중요성을 이해하고 최종 예측에 미치는 영향을 비교하기가 더 쉬워집니다.이러한 투명성은 특히 금융 및 의료와 같은 산업에서 이해관계자와의 신뢰를 구축하고 규정을 준수하는 데 유용할 수 있습니다.
요약하자면, 속성 정규화는 수치적 속성을 공통 범위 또는 분포로 조정하여 모든 특징이 머신러닝 모델에 동일하게 기여하도록 하는 데이터 전처리 기법입니다.기업은 속성 정규화를 적용함으로써 모델 정확도, 효율성 및 일반화를 개선하여 의사 결정을 개선하고 AI 기반 결과를 더 안정적으로 도출할 수 있습니다.
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