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[14] 머신러닝, 데이터 준비 방법 – 데이터 제공 사이트, 전처리 방법

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머신러닝, 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법 | SAS KOREA

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Summary of article content: Articles about 머신러닝, 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법 | SAS KOREA 강력한 머신러닝 시스템을 구축하기 위해서는 예측 작업을 정의하고, 문제를 해결하기 전에 데이터 세트를 탐색하고 이해해야 합니다. 데이터 과학자는 대부분의 시간을 … …
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시각화를 이용한 요약 통계

예시 기반의 설명(Example-based explanations)

임베딩 기법(Embedding techniques)

토폴로지 데이터 분석(TDA; Topological Data Analysis)

결론

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Summary of article content: Articles about 머신러닝/딥러닝 데이터셋 제공 사이트 8. Google Dataset Search · 7. Google AI Datasets · 6. Awesome Public Datasets · 5. OECD Health Data · 4. UCI Machine Learning Repository · 3. · 2. · 1. …
Most searched keywords: Whether you are looking for 머신러닝/딥러닝 데이터셋 제공 사이트 8. Google Dataset Search · 7. Google AI Datasets · 6. Awesome Public Datasets · 5. OECD Health Data · 4. UCI Machine Learning Repository · 3. · 2. · 1. 국내 1. 네이버 데이터랩 http://datalab.naver.com/ 2. 공공데이터 포털 https://www.data.go.kr/ 3. 서울시 데이터 – 서울연구데이터 서비스 http://data.si.re.kr/ – 서울 열린데이터광장 http://data.seou..
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Everyday Learning Sarah

머신러닝딥러닝 데이터셋 제공 사이트 본문

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Summary of article content: Articles about 머신러닝에 필요한 데이터셋을 구하려면? – PuzzleData Machine Learning을 적용하기 위해 필요한 Data를 제공해 줄 수도 있습니다. 프로세스 마이닝은 Performance Analysis, Process Model 도출, Conformance Checking … …
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머신러닝에 필요한 데이터셋을 구하려면? - PuzzleData — 머신러닝에 필요한 데이터셋을 구하려면? – PuzzleData

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Summary of article content: Articles about 15개의 데이터셋을 사용한 머신러닝 및 데이터 사이언스 프로젝트 아이디어 – 인사이트캠퍼스 15 Machine Learning and Data Science Project Ideas with Datasets 15개의 데이터셋을 사용한 머신러닝 및 데이터 사이언스 프로젝트 아이디어 * 이 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 15개의 데이터셋을 사용한 머신러닝 및 데이터 사이언스 프로젝트 아이디어 – 인사이트캠퍼스 15 Machine Learning and Data Science Project Ideas with Datasets 15개의 데이터셋을 사용한 머신러닝 및 데이터 사이언스 프로젝트 아이디어 * 이 … 15 Machine Learning and Data Science Project Ideas with Datasets 15개의 데이터셋을 사용한 머신러닝 및 데이터 사이언스 프로젝트 아이디어 * 이 글은 towards data science에 작성된 Amit Chauhan의 글을 번역하였습니다. 이 글에서는 초급자를 위한 15개의 머신러닝과 데이터 사이언스 프로젝트에 대해 이야기하고자 한다. 여러분은 배우는 것을 즐기고, 동기를 부여하며, 더 빠르게 발전할 것이다. 머신러닝이나 데이터 사이언스 프로젝트에서 데이터셋을 찾는 것은 상당히 어려운 작업이다. 그리고 정확한 모델을 만들기 위해서는 엄청난 양의 데이터가 필요하다. 그러나 걱정하지 말자. 많은 연구자, 조직 및 개인들이 자신의 작업을 공유했으며 우리는 프로젝트에서 데이터셋들을 사용할 수 있다. 이 글에서는 ML/DS 프로젝트를 구축하는 데 사용할 수 있는 12개 이상의 ML/DS 데이터셋에 대해 이야기하겠다. 이러한 프로젝트 아이디어는 여러분이 기계 학습 기술을 더 많이 성장시키고 향상시킬 수 있도록 해준다. 이러한 ML/DS 프로젝트는 Python, R 또는 다른 도구로 개발할 수 있다. 머신러닝과 인공지능에 입문하는 것은 쉬운 일이 아니지만 데이터 사이언스 프로그램의 중요한 부분이다. 많은 전문가들과 애호가들은 오늘날 이용할 수 있는 엄청난 양의 자원을 감안할 때 이 분야에 제대로 된 길을 개척하는 것이 어렵다고 생각한다. 데이터 사이언스의 목표는 데이터로부터 중요한 추론을 찾아 비즈니스를 성장시키는 것이다. 1. Fake News Detection Project and Dataset 본 프로젝트는 ‘가짜 뉴스’ 즉, 신뢰할 수 없는 출처에서 나오는 잘못된 뉴스들을 탐지하기 위한 NLP(Natural Language Processing) 기술 어플리케이션에 매우 유용하다. 가짜뉴스의 표현은 표준 뉴스와 구별되며, 기계학습은 이런 차이를 감지할 수 있다는 생각에서 출발했다. Passive-Aggressive Classifier algorithm을 사용하여 가짜 뉴스 탐지 모델을 구축하십시오. 이 알고리즘은 방대한 데이터 스트림을 분류할 수 있고, 빠르게 구현될 수 있다. https://www.kaggle.com/c/fake-news/data 2. Iris Project and Dataset 이것은 아마도 패턴 인식 분야에서 찾아볼 수 있는 가장 잘 알려진 데이터베이스일 것이다. 이 데이터셋은 각기 다른 종류의 아이리스(Setosa, Versicolour, Virginica) 꽃잎과 꽃받침 길이를 가진 50개 인스턴스의 3개 클래스로 구성된다. 한 클래스는 다른 2개의 클래스와 선형적으로 분리할 수 있고, 각각의 클래스는 서로 선형적으로 분리할 수 없다. 데이터셋에 머신러닝 분류 또는 회귀 모델을 구현하십시오. 분류는 항목을 해당 클래스로 구분하는 작업이다. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris 3. MNIST Dataset 이미지에 머신러닝 분류 알고리즘을 구현하여 종이에서 손으로 쓴 숫자를 인식한다. http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 4. Housing Prices project and Dataset 이것은 패턴 인식에 사용되는 인기 있는 데이터셋이다. 범죄율, 세금, 방 수 등을 기준으로 보스턴의 여러 집들에 대한 정보를 담고 있다. 그것은 506개의 행과 14개의 다른 변수를 열에 가지고 있다. 이 데이터셋을 사용하여 집값을 예측할 수 있다. 선형 회귀 분석을 사용하여 새 주택의 가격을 예측한다. 선형 회귀 분석은 데이터가 속성과 타겟 변수 사이에 어떤 선형 관계를 가질 때 알 수 없는 입력 값을 예측하는 데 사용된다. https://www.cs.toronto.edu/~delve/data/boston/bostonDetail.html 5. Titanic Project and Dataset 1912년 4월 15일, 타이타닉호의 2224명의 승객중 중 1502명의 승객이 목숨을 잃었다. 데이터셋에는 훈련셋 약 891명의 승객과 테스트셋 약 418명의 승객의 이름, 나이, 성별, 탑승 형제자매 수 등의 정보가 담겨 있다. 타이타닉에서 사람이 살아남았을지 아닌지를 예측하는 모델을 구축하십시오. 선형 회귀 분석을 사용할 수 있다. https://www.kaggle.com/c/titanic/data 6. Credit Card Fraud Detection Project and Dataset 이 데이터셋은 신용카드로 이루어진 거래를 포함하고 있으며, 그것들은 사기성 또는 실제 거래로 분류된다. 이는 거래시스템을 갖춘 기업이 부정행위 적발 모델을 구축하기 위한 것으로 중요하다. 어떤 것이 더 정확한지 알기 위해 앙상블 기법, 로지스틱 회귀, 인공신경망과 같은 다른 알고리즘을 구현한다. 각 알고리즘의 결과를 비교하고 모델의 동작을 이해한다. https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud 7. COVID19 Tweets Project and Dataset 이 트윗들은 트위터 API와 Python 스크립트를 사용하여 수집된다. 이 해시태그(#covid19)에 대한 쿼리는 일정 기간 동안 매일 실행되어 더 많은 수의 트윗 샘플을 수집한다. 이 데이터를 사용하여 이 해시태그를 사용하는 주제에 대해 자세히 살펴보고, 지리적 분포를 살펴보고, 정서를 평가하고, 트렌드를 볼 수 있다. https://www.kaggle.com/gpreda/covid19-tweets 8. Indian School Education Statistics 이 데이터셋에는 2013-2014년에서 2015-2016년의 인도 학교 교육 통계에 대한 정보가 포함되어 있다. 인도 정부의 많은 공공 데이터셋이 산재되어 있으며, 여기서의 목표는 초보자가 데이터 사이언스를 시작하기 위해 이와 같은 중요한 데이터셋을 쉽게 찾을 수 있도록 모든 데이터셋을 하나의 umbrella 아래에 두는 것이다. 이 데이터셋은 특히 데이터 사이언스 학습의 시작에 유용하며, 또한 인도의 교육이 몇 년 동안 어떻게 진행되고 있는지 알고 싶은 사람이라면 누구에게나 유용하다. 아래의 질문에 답하여 탐색을 시작할 수 있다. – 중퇴 비율이 가장 높은 주는? – 남학생과 여학생들은 충분한 물과 화장실 시설을 이용할 수 있는가? – 다양한 수준의 학교생활에서 남학생과 여학생의 총 취학률은 어떠한가? – 입학정원이 적은 학교생활의 수준은 어느 정도인가? – 다른 아이디어는? https://www.kaggle.com/vidyapb/indian-school-education-statistics 9. Air Pollution in Seoul 이 데이터셋은 한국의 서울의 대기 오염 측정 정보를 다룬다. 이 데이터는 6개 오염물질(SO2, NO2, CO, O3, PM10, PM2.5)에 대한 평균값을 제공한다. – 2017~2019년 사이 매시간 데이터가 측정됐다. – 서울 25개 구를 대상으로 데이터가 측정됐다. – 이 데이터셋은 네 개의 파일로 나뉜다. 데이터셋의으로 다음과 같은 작업을 수행할 수 있다. – 측정 정보 : 대기오염 측정 정보. – 측정 항목 정보 : 대기오염 측정 항목에 대한 정보. – 측정소 정보 : 대기오염 계측소에 대한 정보. – 측정 요약 : 위의 세 가지 데이터를 기반으로 한 축약된 데이터셋. https://www.kaggle.com/bappekim/air-pollution-in-seoul 10. Hotel Booking Demand Datasets 일년 중 호텔 방을 예약하기에 가장 좋은 시기가 언제인지 궁금해 본 적이 있는가? 아니면 가장 합리적인 하루 숙박료를 이루는 최적의 숙박기간을? 호텔이 불균형적으로 많은 수의 특별 요청을 받을 가능성이 있는지 여부를 예측하고 싶다면? 이 호텔 예약 데이터셋은 이러한 질문을 탐색하는 데 도움이 될 수 있다. 이 데이터셋에는 시티 호텔과 리조트 호텔의 예약 정보가 수록되어 있으며, 예약 시기, 투숙 기간, 성인, 어린이 또는 유아 수, 이용 가능한 주차 공간 수 등의 정보가 포함되어 있다. 이 데이터셋은 탐색적 데이터 분석(EDA)을 연습하거나 예측 모델 구축에 시작하고자 하는 모든 사람들에게 이상적이다. https://www.kaggle.com/jessemostipak/hotel-booking-demand 11. Data Science for COVID-19 (DS4C) COVID-19는 한국에서 1만 명 이상의 사람들을 감염시켰다. 질병관리본부는 COVID-19의 정보를 신속하고 투명하게 발표한다. 이 구조화된 데이터셋은 KCDC와 지방자치단체의 보고서 자료를 기반으로 한다. 실무자들은 다양한 데이터 마이닝 또는 시각화 기법을 사용하여 데이터를 분석하고 시각화한다. https://www.kaggle.com/kimjihoo/coronavirusdatasetor https://github.com/ThisIsIsaac/Data-Science-for-COVID-19 12. The Movies Dataset 이 데이터셋에는 Full MovieLens Dataset에 나열된 45,000개의 모든 영화에 대한 메타데이터가 포함되어 있다. 이 데이터셋은 2017년 7월 이전에 개봉한 영화들로 구성되어 있다. 데이터 포인트에는 캐스트, 크루, 플롯 키워드, 예산, 수익, 포스터, 개봉일, 언어, 제작사, 국가, TMDB 투표 수 및 투표 평균이 포함된다. 이 데이터 집합으로 수행할 수 있는 몇 가지 작업이 다음과 같이 있다. – 특정 지표를 기준으로 영화 수익 및 또는 영화 성공 예측. – 어떤 영화가 TMDB에서 더 높은 투표수와 평균 투표율을 얻는 경향이 있는가? – 내용 기반 및 협업 필터링 기반 추천 엔진을 구축. https://www.kaggle.com/rounakbanik/the-movies-dataset 13. Mobile App Store ( 7200 apps) 끊임없이 변화하는 모바일 시장은 항해하기 어려운 공간이다. 데스크톱에서 모바일이 차지하는 비율은 점점 더 높아지고 있을 뿐이다. 스마트폰 시장의 약 53.2%를 안드로이드가 차지하고 있는 반면 iOS는 43%에 달한다. 이 데이터는 Apple의 웹사이트의 iTunes Search API에서 추출되었다. – 앱 세부 사항은 사용자 등급에 어떻게 기여하는가? – 다른 그룹에 대한 앱 통계를 비교해보시겠습니까? https://www.kaggle.com/ramamet4/app-store-apple-data-set-10k-apps 14. Telco Customer Churn “고객을 유지하기 위한 행동을 예측하십시오. 모든 관련 고객 데이터를 분석하고 집중적인 고객 유지 프로그램을 개발할 수 있다.” [IBM 샘플 데이터셋] 데이터셋에는 다음에 대한 정보가 포함되어 있다. – 지난 달 내에 떠난 고객들 : 이 컬럼을 “Churn”이라고 한다. – 각 고객이 가입한 서비스 : 전화, 다중 회선, 인터넷, 온라인 보안, 온라인 백업, 장치 보호, 기술 지원, 스트리밍 TV 및 영화 – 고객 계정 정보 : 고객, 계약, 결제 방법, 디지털 청구서, 월별 요금 및 총 요금. – 고객에 대한 인구 통계 정보 : 성별, 연령 범위, 파트너 및 부양가족이 있는지 여부. 이러한 유형의 모델을 살펴보고 주제에 대해 자세히 알아보십시오. https://www.kaggle.com/blastchar/telco-customer-churn 15. NBA Players stats since 1950 이 데이터셋에는 67개의 NBA 시즌에 대한 집계된 개별 통계가 포함되어 있다. 포인트, 어시스트, 리바운드 등과 같은 기본 박스 스코어 속성부터 Value Over Replacement와 같은 보다 발전된 머니볼에 이르기까지. 선수의 신체 속성뿐만 아니라 과거의 실적 데이터를 바탕으로 선수의 성적을 예측하는 모델을 만들고자 한다. https://www.kaggle.com/drgilermo/nba-players-stats 우리는 ML/DS 프로젝트가 당신의 응용 ML 스킬을 빠르게 향상시키는 동시에 흥미로운 주제를 탐구할 수 있는 기회를 줄 것이라는 결론을 내릴 수 있다. 다양한 알고리즘의 장점과 한계에 대해 배울 수 있다. 지금까지 배운 개념은 데이터 중심 전략을 결정할 때 데이터에 능숙한 관리자가 반드시 고려해야 하는 일련의 도전과 위험을 도입한다. 우리의 ML/DS 프로젝트 아이디어가 당신에게 유용했기를 바란다. 번역 – 핀인사이트 인턴연구원 김영현 원문 보러가기 > https://towardsdatascience.com/15-machine-learning-and-data-science-project-ideas-with-datasets-32f0a777d491
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1 Fake News Detection Project and Dataset

2 Iris Project and Dataset

3 MNIST Dataset

4 Housing Prices project and Dataset

5 Titanic Project and Dataset

6 Credit Card Fraud Detection Project and Dataset

7 COVID19 Tweets Project and Dataset

8 Indian School Education Statistics

9 Air Pollution in Seoul

10 Hotel Booking Demand Datasets

11 Data Science for COVID-19 (DS4C)

12 The Movies Dataset

13 Mobile App Store ( 7200 apps)

14 Telco Customer Churn

15 NBA Players stats since 1950

15개의 데이터셋을 사용한 머신러닝 및 데이터 사이언스 프로젝트 아이디어 – 인사이트캠퍼스

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Summary of article content: Articles about 머신러닝 (2) – ML프로젝트를 위한 데이터 선택 및 준비 End-to-End Machine Learning Project 단원이며, 해당 단원은 California Housing Prices Dataset을 예제로 삼아 전체적인 흐름을 살펴보기 위하여 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 머신러닝 (2) – ML프로젝트를 위한 데이터 선택 및 준비 End-to-End Machine Learning Project 단원이며, 해당 단원은 California Housing Prices Dataset을 예제로 삼아 전체적인 흐름을 살펴보기 위하여 … Writer: Harim Kang 머신러닝 – 2. End-to-End Machine Learning Project (1) 해당 포스팅은 머신러닝의 교과서라고 불리는 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & Tensor flow 책을 학습하며 정리하..
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머신러닝 (2) - ML프로젝트를 위한 데이터 선택 및 준비 — 머신러닝 (2) – ML프로젝트를 위한 데이터 선택 및 준비

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Summary of article content: Articles about 머신러닝 발전에 기여한 주요 데이터셋 UCI 머신러닝 리파지토리 UC Irvine Machine Learning Repository 입니다. 초기 머신러닝 발전에 기여한 수많은 데이터셋들이 공개되어 있죠. …
Most searched keywords: Whether you are looking for 머신러닝 발전에 기여한 주요 데이터셋 UCI 머신러닝 리파지토리 UC Irvine Machine Learning Repository 입니다. 초기 머신러닝 발전에 기여한 수많은 데이터셋들이 공개되어 있죠. [야만인] 인공지능 발전의 뒷이야기 | 2020년 우리나라에 국가의 디지털 역량을 강화하기 위한 ‘디지털 뉴딜 사업’으로 AI 허브가 생긴 것을 아시나요? AI 허브는 국내 기업, 연구소, 개인 등이 자체적으로 확보하기 어려운 양질의 대용량 인공지능 학습용 데이터들을 공개하고 있는데요. 데이터를 모으는 AI 허브와 같은 사이트의 시초는 UCI 머신러닝 리파지토리 UC Irvine Machine
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Summary of article content: Articles about 학습 분류 및 회귀 모델의 데이터 세트 만들기 | Vertex AI | Google Cloud 빈 데이터 세트를 만들고 준비된 데이터 연결. 분류 또는 회귀용 머신러닝 모델을 만들려면 먼저 학습시킬 데이터의 대표 컬렉션이 있어야 합니다. Google Cloud 콘솔 또는 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 학습 분류 및 회귀 모델의 데이터 세트 만들기 | Vertex AI | Google Cloud 빈 데이터 세트를 만들고 준비된 데이터 연결. 분류 또는 회귀용 머신러닝 모델을 만들려면 먼저 학습시킬 데이터의 대표 컬렉션이 있어야 합니다. Google Cloud 콘솔 또는 …
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시작하기 전에

빈 데이터 세트를 만들고 준비된 데이터 연결

다음 단계

학습 분류 및 회귀 모델의 데이터 세트 만들기 | Vertex AI | Google Cloud

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Summary of article content: Articles about 서울 열린데이터광장 학습데이터 AI Data Set: 인공지능의 기계학습에 사용하는 원천데이터와 라벨링데이터의 묶음 … 데이터 학습 Data Machine Learning: 학습데이터셋의 훈련데이터셋, … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 서울 열린데이터광장 학습데이터 AI Data Set: 인공지능의 기계학습에 사용하는 원천데이터와 라벨링데이터의 묶음 … 데이터 학습 Data Machine Learning: 학습데이터셋의 훈련데이터셋, …
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머신러닝, 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법

“모델링에 뛰어들기 전에 먼저 데이터를 이해하고 탐색하라!”

데이터 과학자를 위한 일반적인 조언입니다. 데이터 세트가 정리되어 있지 않으면 모델을 구축해도 문제를 해결하는 데 도움이 되지 않습니다. 마치 쓰레기를 꺼냈다, 넣었다 하는 것과 같죠. 강력한 머신러닝 시스템을 구축하기 위해서는 예측 작업을 정의하고, 문제를 해결하기 전에 데이터 세트를 탐색하고 이해해야 합니다.

데이터 과학자는 대부분의 시간을 모델링을 위한 데이터의 탐색, 정리, 준비 과정에 씁니다. 이를 통해 정확한 모델을 구축하고, 해당 모델에 적합한 가정을 확인할 수 있습니다.

데이터를 관찰하려면 어떻게 해야 할까요?

데이터가 수백만 개의 관측값들로 구성되어 있으면 모두 확인할 수 없습니다. 그렇다고 첫 100개의 관측값이나 임의로 고른 100개의 관측값 만으로 결론을 내릴 수 없습니다.

데이터가 수천 개의 변수로 구성되어 있으면 모든 변수에 대해 통계를 작성할 수 없습니다.

데이터가 이질적인 변수로 구성됐다면 모든 변수를 동일한 방식으로 처리할 수 없습니다.

그 대신! 다양한 탐색적 데이터 분석과 시각화 기법을 이용해 데이터 세트에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 여기에는 데이터 세트의 주요 특징을 요약하고, 데이터 세트의 대표적이거나 중요한 포인트를 찾고, 데이터 세트에서 관련 특성 (feature)을 찾는 작업이 포함됩니다. 데이터 세트를 전반적으로 이해한 후에는 모델링 과정에 사용할 관측치와 특성를 고려해야 합니다.

딥러닝 데이터셋 제공 사이트

국내

1. 네이버 데이터랩 http://datalab.naver.com/

2. 공공데이터 포털 https://www.data.go.kr/

3. 서울시 데이터

– 서울연구데이터 서비스 http://data.si.re.kr/

– 서울 열린데이터광장 http://data.seoul.go.kr/

– 서울특별시 빅데이터 캠퍼스 https://bigdata.seoul.go.kr/data/selectPageListDataSet.do?r_id=P210

4. 빅데이터 분석 최신 동향 및 실습 데이터 제공 https://kbig.kr/#none

5. 금융관련 데이터

– 금융통계정보시스템 http://fisis.fss.or.kr/

– 금융위원회 http://www.fsc.go.kr/

– 한국금융연구원 http://www.kif.re.kr/

– 한국거래소 http://www.krx.co.kr/sns/sta/sta_l_002.jsp

6. 국가 통계 포털 http://www.kosis.kr/

7. 경제 통계 http://ecos.bok.or.kr/

8. 보건

– 보건 통계 http://stat.mw.go.kr/

– 국민건강보험공단 https://nhiss.nhis.or.kr/

– 심평원 http://opendata.hira.or.kr/home.do#none

9. 교육 통계 http://cesi.kedi.re.kr/

10. 의료 통계 https://www.hira.or.kr/

11. 특허 통계

– 키프리스 http://www.kipris.or.kr

– 윕스온 http://www.wipson.com

– 위즈도메인 http://www.wisdomain.com

12. 공동주택 관리 정보 시스템 http://www.k-apt.go.kr/

13. MDIS (Micro Data Integrated Service) : https://mdis.kostat.go.kr/

14. SKT BigData Hub https://www.bigdatahub.co.kr/

15. AI 오픈이노베이션 허브 https://www.aihub.or.kr/

해외

1. KDnuggets http://www.kdnuggets.com/datasets/index.html

2. Kaggle https://www.kaggle.com/

3. Data Science Central http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/big-data-sets-available-for-free

4. UCI Machine Learning Repository http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html

5. OECD Health Data http://titania.sourceoecd.org/vl=3705678/cl=20/nw=1/rpsv/statistic/s37_about.htm?jnlissn=99991012

6. Awesome Public Datasets https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

7. Google AI Datasets https://ai.google/tools/datasets

8. Google Dataset Search https://toolbox.google.com/datasetsearch

사이트 출처는

연세대학교 산업공학과

데이터마이닝 이론 및 응용

수업 참고 자료에서 나왔습니다

머신러닝에 필요한 데이터셋을 구하려면?

머신러닝에 필요한 데이터셋을 구하려면?

Pro Discovery 2.0은 Process와 관련된 Insight을 제공해 줍니다. 하지만 Insight을 제공해주는 것에 그치는 것뿐 아니라

Machine Learning을 적용하기 위해 필요한 Data를 제공해 줄 수도 있습니다.

프로세스 마이닝은 Performance Analysis, Process Model 도출, Conformance Checking 등에 유용한 도구입니다. 과거의 Data를 분석하는 데는 유용한 도구이지만 여기서 한발 더 나아가 Data Mining과 연계한다면 더 유의미한 결과를 낼 수 있습니다. 어떻게 Process Mining과 Data Mining을 연계할 수 있는지 예를 들어서 설명해보겠습니다.

연구원 A는 국내 거대 제조업 S사에 Data Science Team으로 취업하였습니다. A의 첫 업무로 PI(Process Innovation)부서의 요청에 따라 Process 병목 부분을 분석하고, 중요 Process를 도출해내었습니다. 이때 유용한 도구로 Pro Discovery 2.0을 사용하였습니다.

그러자 PI 부서에서 다시 요청이 왔습니다.

“과거의 프로세스에 대한 이해는 이제 충분하게 되었습니다. 머신러닝을 적용하여 프로세스 혁신에 대한 예측 시스템을 구축하고 싶습니다. 연구원님과 함께 프로젝트를 진행하고 싶습니다.”

이 요청을 받은 연구원 A는 고민에 빠졌습니다.

“Supervised learning을 해야 할 거 같은데… 어떤 알고리즘을 써야 하지? 아니 일단 데이터 셋 구성하는 거부터가 일이네…”

연구원 A의 고민을 이해하기 위해선 Supervised learning에 대해서 이해를 해야 합니다.

(출처: Wikimedia Commons)

일단 Machine Learning이란 data X와 X에 대응하는 현상 Y에 대한 관계를 가장 잘 설명하는 함수 f를 찾는 것입니다. Training Data를 넣어 Machine Learning Algorithm에 따라 훈련을 합니다. 그리고 Hypothesis 중 관계를 가장 잘 설명하는 함수 f를 선택하고 Test Data를 통해 검증합니다.

연구원 A의 상황에 대입하여 본다면

1. 우선 프로세스에 관련하여 Data를 구해야 합니다.

2. 이 Data를 실제 현상과 매핑해야 합니다. 어떤 프로세스 경로를 따른다면 결과가 안 좋았다면 그 프로세스 경로에 관련된 data는 X가 될 것이고 안 좋은 결과는 Y로 매핑하는 식으로 데이터를 구성해야 합니다.

3. 다음은 매핑 한 data를 훈련용과 검증용으로 나누어 줍니다.

4. 적절한 Machine Learning Algorithm을 선택해야 합니다. 이 예에선 좋은 결과, 안 좋은 결과 이산적으로 결정한다고 했으니 의사 결정 트리나, SVM 등의 알고리즘이 사용될 수 있습니다.

5. 알고리즘에 따라 훈련을 통해 함수 f가 결정되었다면 다시 검증용 데이터로 Performance를 측정합니다. 이 과정을 가장 적절한 함수 f를 찾을 때까지 반복합니다.

연구원 A의 고민은 가장 처음 Data와 관련된 고민이었습니다. 예측 시스템을 구축하기 위해선 일단 프로세스와 관련된 Data를 구해야 하고 이 Data를 실제 현상과 매핑해야 합니다. 이때 Process Mining은 굉장히 유용한 도구가 됩니다. 이와 관련하여 앞선 칼럼인 프로세스 마이닝과 AI를 통한 프로세스 혁신(https://blog.naver.com/prodiscovery/221088085181)을 참조하시면 자세한 내용이 적혀져 있습니다.

그러면 Pro Discovery 2.0에선 어떻게 연구원 A가 도움을 받을 수 있을까요? 필터 기능과 이벤트 데이터 다운로드 기능을 적절히 이용하면 유용한 Data를 얻을 수 있습니다.

데이터 셋을 구성할 때 성과와 관련된 컬럼을 차원 유형으로 추가합니다.

필터 기능을 이용하여 성과가 좋은 프로세스와 성과가 나쁜 프로세스 등을 구별하여 각각 구성합니다.

오른쪽 하단 위치한 이벤트 데이터 다운로드 기능을 이용하여 각각의 프로세스 정보를 받습니다.

Text 형태로 Pro Discovery에서 전처리한 Data set을 얻을 수 있습니다.

이제 연구원 A는 프로세스와 관련된 Data를 얻게 되었습니다.

Pro Discovery 2.0은 Process와 관련된 Insight을 제공해 줍니다. 하지만 Insight을 제공해주는 것에 그치는 것뿐 아니라 Machine Learning을 적용하기 위해 필요한 Data를 제공해 줄 수도 있습니다.

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