인공지능과 빅데이터
1. 빅데이터의 특징
빅데이터의 3대 특징은 Volume(볼륨), Velocity(속도), Variety(다양성)을 의미하는 “3V”로 알려져 있습니다. 각각에 대한 설명은 다음과 같습니다.
1. 볼륨: 빅데이터의 볼륨은 데이터의 양이 많다는 것을 의미합니다. 여기에는 기존 데이터베이스 시스템이 처리할 수 없는 엄청난 양의 데이터가 포함되어 있습니다. 이 엄청난 양의 데이터는 소셜 미디어, 센서, IoT 장치 및 온라인 트랜잭션을 비롯한 다양한 소스에서 나옵니다. 이렇게 많은 양의 데이터를 저장하고 처리하기 위해 분산 저장 및 처리 기술이 발전했습니다.
2. 속도: 빅데이터의 속도는 데이터가 생성되고 처리되는 속도를 의미합니다. 현재 데이터 생산 속도는 전례 없는 속도로 증가하고 있으며 실시간으로 분석하고 처리해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 빠른 속도로 데이터를 처리하기 위해서는 스트리밍 분석 및 실시간 처리 기술이 필요합니다.
3. 다양성: 빅 데이터의 다양성은 데이터가 다양한 형태와 구조로 제공된다는 것을 의미합니다. 여기에는 정형 데이터(예: 관계형 데이터베이스의 테이블), 비정형 데이터(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등) 및 반정형 데이터(예: XML, JSON 등)가 포함됩니다. 이러한 다양한 유형의 데이터를 처리하고 분석하기 위해 빅데이터 분석 및 처리 기술은 끊임없이 진화하고 있습니다.
요약하면 빅데이터는 방대한 양의 데이터를 고속으로, 다양한 형태로 구성하고 이를 효과적으로 저장하고 처리하기 위한 다양한 기술과 방법이 개발되고 있다. 이러한 빅데이터 분석은 사회, 비즈니스, 과학 등 다양한 분야에서 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다.
2. AI와 데이터의 상관관계
인공지능은 데이터를 기반으로 학습하고 성장하며 다양한 문제를 해결하고 데이터를 통해 가치를 창출합니다. 반대로 데이터는 AI의 성장을 촉진하고 AI 기술을 통해 더욱 가치 있게 됩니다. 이러한 상호 작용은 인공 지능과 데이터 간의 밀접한 상관 관계를 보여줍니다.
하나. 데이터 레이블: 데이터 레이블 지정은 데이터에 의미 있는 태그 또는 범주를 지정합니다. 이 과정을 통해 기계 학습 모델은 학습 데이터의 패턴을 이해하고 새로운 데이터에 대한 예측 또는 분류를 수행할 수 있습니다. 데이터 라벨링은 지도학습에서 주로 사용되며 데이터의 속성에 따라 수동으로 라벨링하거나 자동화된 도구를 사용한다.
2번째 레코드: 데이터셋은 일반적으로 데이터의 집합체를 의미하며 소스 데이터, 태그 데이터 등 다양한 상태의 데이터 집합체를 나타낼 수 있습니다. 원본 데이터는 처리되지 않는 초기 상태의 데이터이며 이 데이터를 전처리 및 라벨링을 통해 지도 학습에 사용할 수 있는 형태로 가져옵니다. 이렇게 전처리되고 태그가 지정된 데이터를 태그가 지정된 데이터라고 합니다. 따라서 원본 데이터와 라벨링 데이터는 모두 데이터 세트 범주에 속하며 두 유형의 데이터 세트 모두 기계 학습 및 인공 지능 교육에 사용됩니다.
3. 빅데이터 처리 6단계
빅 데이터 처리에는 크고 복잡한 데이터 소스를 수집, 저장, 처리, 분석 및 제시하는 일련의 단계가 포함됩니다. 크게 6단계로 설명할 수 있습니다.
데이터 소스: 다양한 출처의 원시 데이터.
데이터 수집: 데이터 생성 후 수집 단계에서는 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 저장 가능한 형식으로 변환합니다. 데이터의 정확성과 신뢰성을 확인하고 필요한 경우 데이터 정제를 수행하여 누락된 값, 이상치, 중복 등의 문제를 수정합니다.
데이터 저장고: 수집된 데이터는 적절한 메모리에 저장됩니다. 대량의 데이터를 처리하기 위해 분산 파일 시스템, 클라우드 기반 스토리지 및 데이터 웨어하우스와 같은 확장 가능한 스토리지 솔루션을 사용할 수 있습니다.
데이터 처리: 이 단계의 목적은 데이터를 분석 및 처리에 적합한 형태로 만드는 것입니다. 이 단계에서는 데이터 정규화, 표준화 및 인코딩과 같은 기술을 사용하여 데이터를 기계 학습 알고리즘에서 사용하기에 적합한 형식으로 변환합니다.
데이터 분석: 데이터 분석은 가공된 데이터를 이용하여 유용한 정보와 패턴을 추출하는 과정입니다. 이 단계의 목적은 의사 결정을 지원하기 위해 데이터에서 통찰력을 얻는 것입니다.
데이터 시각화: 최종 단계에서 분석 및 처리 결과를 사용자가 이해하기 쉬운 형태로 표현합니다. 차트, 그래프 및 맵을 비롯한 다양한 시각화 도구를 사용하여 데이터에 대한 통찰력을 전달합니다.
4. 크리프
크롤링은 인터넷에서 웹 페이지의 콘텐츠와 구조를 수집하는 프로세스입니다. 크롤링은 또한 인터넷에서 대량의 데이터를 수집하는 데 사용되며 검색 엔진, 데이터 마이닝, 경쟁 분석 및 소셜 미디어 분석을 포함한 다양한 분야에서 사용됩니다.
5. API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)
응용 프로그래밍 인터페이스(API): API는 소프트웨어 응용 프로그램 간의 상호 작용을 허용하는 인터페이스입니다. 빅 데이터의 맥락에서 API는 원격 데이터베이스, 클라우드 기반 서비스 또는 기타 애플리케이션에서 데이터를 검색하거나 전송하는 데 사용됩니다. 이때 API 서비스 제공자에게 사용자를 식별하고 접근 권한을 부여하기 위해 인증키를 사용한다.