1. 개요
2. 데이터 수집
3. 데이터 전처리
4. 모델 훈련을 위한 데이터 관리
   • 데이터 저장
   • 데이터 검증
   • 데이터 라벨링
5. 결론

1. 개요

AI 모델 훈련을 위한 데이터 관리는 효율적인 데이터 수집, 전처리, 저장 및 검증 과정을 포함합니다.

2. 데이터 수집

데이터 수집은 정확하고 다양한 데이터를 확보하는 핵심 단계입니다. 공공 데이터셋, 외부 제공 업체, 웹 스크래핑 및 사용자 행동 로그 등 다양한 소스를 활용하여 데이터를 수집할 수 있습니다.

defmodule DataCollector do
  def fetch_data(source) do
    # 데이터를 수집하는 코드 작성
  end
end

참고: “The 7 Steps of Data Collection” - 링크

3. 데이터 전처리

수집된 데이터는 전처리를 거쳐 품질을 향상시키고 모델 훈련에 적합한 형태로 가공됩니다. 결측치 처리, 이상치 제거, 특징 선택, 정규화 및 표준화 등의 단계를 포함합니다.

defmodule DataPreprocessing do
  def clean_data(data) do
    # 데이터 전처리 코드 작성
  end
end

4. 모델 훈련을 위한 데이터 관리

데이터 저장

전처리된 데이터는 안정적으로 저장되어야 합니다. 클라우드 기반의 데이터베이스 또는 파일 시스템을 활용하여 데이터를 보관할 수 있습니다.

데이터 검증

훈련 데이터에 대한 검증은 모델의 성능을 올바르게 평가하는 데 중요합니다. 교차 검증 및 테스트 데이터셋을 통해 데이터의 신뢰성을 확인합니다.

데이터 라벨링

지도 학습 모델의 경우, 데이터에 라벨을 부여하여 모델이 올바로 학습되도록 합니다.

5. 결론

데이터 관리는 AI 모델 훈련의 핵심 요소로, 효율적인 데이터 수집, 전처리 및 저장을 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.