Data for AI Engineer

인공지능 개발자나 엔지니어로서, 데이터를 이해하고 이를 활용하여 효율적인 솔루션을 개발하는 것은 매우 중요합니다. 이 글에서는 데이터를 다루는 기본 개념을 중심으로, 데이터의 유형과 구조, 그리고 이를 기록하는 포맷에 대해 설명하겠습니다. 이를 통해 데이터의 본질을 이해하고, 실무에서 어떻게 데이터를 효과적으로 처리할 수 있을지에 대한 통찰을 제공하고자 합니다.

데이터의 정의와 유형

데이터는 인공지능 모델이 학습하고 예측하는 데 필요한 핵심 자원입니다. 데이터를 제대로 이해하는 것은 모델의 성능을 극대화하는 데 필수적입니다. 데이터는 크게 구조화된 데이터, 비구조화된 데이터, 그리고 반구조화된 데이터로 분류할 수 있습니다.

• 구조화된 데이터: 일정한 형식과 규칙을 가지고 저장된 데이터로, 관계형 데이터베이스에 주로 저장됩니다. 예를 들어, 고객 정보나 거래 내역은 구조화된 데이터로 저장되어 SQL 쿼리로 쉽게 검색하고 분석할 수 있습니다.
• 비구조화된 데이터: 텍스트, 이미지, 동영상과 같이 고정된 형식이 없는 데이터입니다. 이러한 데이터는 처리하기 어려울 수 있지만, 텍스트 마이닝이나 이미지 분석과 같은 기술을 통해 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어의 게시물이나 로그 파일은 비구조화된 데이터에 해당합니다.
• 반구조화된 데이터: 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 특징을 모두 가지고 있는 데이터로, XML이나 JSON 같은 형식으로 저장됩니다. 예를 들어, 웹 API의 응답으로 사용되는 JSON 데이터는 일정한 구조를 가지고 있지만, 비정형 데이터도 포함할 수 있습니다.

https://mycloudwiki.com/san/data-and-information-basics/

도메인과 데이터셋

도메인은 데이터가 속하는 특정 분야를 의미하며, 데이터셋은 이 도메인에서 수집된 데이터의 집합체입니다. 각 도메인은 데이터의 특성과 이를 분석하는 방법에 따라 다양한 접근 방식을 필요로 합니다.

• 의료 도메인: 환자의 진료 기록, 생체 데이터 등 의료 정보를 포함하는 데이터셋은 민감하고 복잡한 데이터가 많아, 처리와 분석에 높은 정확성과 보안이 요구됩니다.

https://lab.interface-design.co.uk/design-patterns-in-electronic-health-records-ehr-guidance-for-epr-2bb0c2bc23de

• 금융 도메인: 금융 거래 내역, 고객의 신용 점수와 같은 데이터는 매우 구조화되어 있으며, 빠른 분석과 예측이 중요합니다.

https://www.finereport.com/en/financial-dashboards

자료 구조와 데이터 기록 포맷

데이터를 효율적으로 저장하고 처리하기 위해 적절한 자료 구조와 기록 포맷을 선택하는 것이 중요합니다. 이러한 선택은 데이터 처리 속도와 정확성에 직접적인 영향을 미칩니다.

• 자료 구조: 데이터의 저장과 접근 방식을 정의하는 것으로, 효율적인 데이터 처리를 위해 선택해야 합니다. 일반적으로 사용되는 자료 구조로는 배열, 링크드 리스트, 트리, 그래프 등이 있습니다. 예를 들어, 트리 구조는 데이터 계층을 표현하기에 적합하며, 다양한 검색 알고리즘에 활용됩니다.
• 데이터 기록 포맷: 데이터를 파일로 저장할 때 사용하는 형식으로, CSV, JSON, XML 등이 대표적입니다. 각 포맷은 데이터의 특성에 맞게 선택해야 하며, 예를 들어 JSON은 반구조화된 데이터를 저장하기에 매우 유용합니다. 다양한 프로그래밍 언어에서 쉽게 파싱할 수 있어 널리 사용됩니다.

데이터의 유형과 구조를 이해하고 적절한 방법으로 이를 처리하는 것은 인공지능 개발자의 중요한 역할입니다. 데이터를 제대로 다룰 수 있어야만 효과적인 모델을 구축하고, 더 나은 성능을 끌어낼 수 있습니다.