데이터 분석

데이터 분석은 원시 데이터를 분석하여 해당 정보에 대한 결론을 도출하는 과학입니다. 유용한 정보를 발견하고, 결론을 알리고, 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 검사, 정리, 변환 및 모델링하는 것을 포함합니다. 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 분야에서 데이터 분석은 고성능 모델을 구축, 훈련 및 평가할 수 있도록 하는 기본 단계입니다. 분석가는 데이터 세트에서 패턴, 상관 관계 및 이상 징후를 발견하여 모델 개발을 안내하고 효과를 보장하는 데 필요한 중요한 통찰력을 제공합니다.

이 과정은 일반적으로 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 라이프사이클을 따릅니다. 여기에는 누락된 값과 불일치를 처리하기 위한 데이터 전처리, 주요 특징을 이해하기 위한 탐색적 데이터 분석, 가설을 테스트하기 위한 통계적 기법 적용이 포함됩니다. 분석에서 얻은 통찰력은 특성 엔지니어링, 적절한 모델 아키텍처 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 수행과 같은 작업에 매우 중요합니다. 일반적으로 데이터 분석에는 네 가지 유형이 있으며, 각 유형은 과거를 되돌아보는 것부터 미래를 내다보는 것까지 다양한 수준의 통찰력을 제공합니다. 여기에는 Harvard Business School Online과 같은 리소스에서 설명하는 설명적, 진단적, 예측적 및 처방적 분석이 포함됩니다.

실제 AI/ML 애플리케이션

데이터 분석은 수많은 AI 애플리케이션 전반에 걸쳐 발전을 주도하는 데 중요한 역할을 합니다.

1. 의료 영상 분석: AI 모델이 의료 스캔에서 이상 징후를 감지하기 전에 데이터 분석이 광범위하게 사용됩니다. 원시 이미지는 전처리(정규화, 크기 조정)되고 정리됩니다. 탐색적 분석은 뇌종양 데이터 세트와 같은 데이터 세트 내에서 이미지 품질 또는 환자 인구 통계의 변동을 이해하는 데 도움이 됩니다. 분석은 관련 기능을 식별하고 전문가 주석에 대한 진단 모델의 성능(정확도, 민감도, 특이성)을 평가하여 임상 사용을 위한 개선 사항을 안내합니다. NIH 생체 의학 데이터 과학 이니셔티브와 같은 리소스는 그 중요성을 강조합니다. YOLO 모델을 사용하여 의료 영상에서 종양을 감지하는 방법을 알아보세요.
2. AI 기반 소매 재고 관리: 소매업체는 데이터 분석을 사용하여 재고 수준을 최적화하고 낭비를 줄입니다. 여기에는 과거 판매 데이터 분석, 계절별 추세 파악 및 예측 모델링을 위한 고객 구매 패턴 이해가 포함됩니다. 또한 분석된 시각적 데이터를 사용하여 훈련된 모델로 구동되는 컴퓨터 비전(CV) 시스템은 실시간으로 선반 재고를 모니터링할 수 있습니다. 데이터 분석은 탐지 정확도를 분석하고 재고 데이터를 판매 결과에 연결하여 이러한 시스템의 효과를 평가하여 더 스마트한 보충 전략을 가능하게 합니다. 업계 솔루션은 Google Cloud AI for Retail을 살펴보십시오. Ultralytics는 AI를 통한 소매 효율성 달성에 대한 통찰력을 제공합니다.

관련 용어와의 구별

• 데이터 시각화: 데이터 시각화는 정보와 데이터를 그래픽으로 표현하는 것입니다. 이는 차트, 그래프 및 지도를 통해 결과를 전달하거나 데이터를 탐색하는 데 사용되는 데이터 분석의 구성 요소입니다. 분석은 데이터 검사의 전체 프로세스를 포괄하는 반면, 시각화는 결과를 이해하기 쉽게 만드는 데 사용되는 특정 도구입니다. Tableau와 같은 도구는 설득력 있는 시각화를 만드는 데 널리 사용됩니다.
• 데이터 마이닝: 이는 더 넓은 데이터 분석 분야 내에서 사용되는 특정 기술입니다. 데이터 마이닝은 종종 정교한 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 이전에 알려지지 않은 패턴과 추세를 발견하는 데 중점을 둡니다. Oracle에서 설명하듯이 분석은 이러한 발견된 패턴을 사용하여 정보에 입각한 결정을 내리고 가설을 테스트합니다.
• 머신 러닝: ML은 데이터에서 학습하는 시스템 구축에 중점을 두는 AI의 하위 집합입니다. 데이터 분석은 종종 데이터를 준비하고, 특징을 식별하고, 평균 평균 정밀도(mAP)와 같은 메트릭으로 모델 출력을 평가하여 ML 수명 주기로 피드됩니다. 분석은 인간이 해석할 수 있는 통찰력을 제공하는 반면, ML은 이러한 통찰력을 사용하여 모델이 자율적인 예측을 할 수 있도록 합니다.

데이터 분석은 의료에서 농업 및 제조에 이르기까지 다양한 영역에서 효과적인 AI 및 ML 시스템을 구축, 개선 및 검증하는 데 필요한 중요한 통찰력을 제공합니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 활용하면 데이터 분석에서 모델 배포에 이르는 프로세스를 간소화할 수 있습니다.