데이터 마이닝

데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트 내에서 패턴, 상관 관계 및 이상 징후를 발견하여 가치 있고 이전에 알려지지 않은 정보를 추출하는 프로세스입니다. 이는 원시 데이터를 이해 가능한 구조로 변환하는 중요한 탐색 단계 역할을 하며, 종종 예측 모델링 및 머신러닝(ML) 작업의 기반이 됩니다. 통계, 데이터베이스 시스템 및 AI 기술을 활용하여 데이터 마이닝은 비즈니스 전략, 과학 연구 및 기술 혁신에 정보를 제공할 수 있는 숨겨진 통찰력을 밝히는 데 도움이 됩니다.

데이터 마이닝 작동 방식

데이터 마이닝 프로세스는 종종 데이터 마이닝을 위한 교차 산업 표준 프로세스(CRISP-DM)와 같은 프레임워크에 따라 구성됩니다. 일반적인 단계는 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집 및 통합: 구조화된 데이터베이스, 비정형 텍스트 또는 데이터 레이크의 이미지 등 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다.
2. 데이터 전처리: 여기에는 누락되거나 일관성 없는 값을 처리하기 위한 데이터 정리와 분석을 위해 데이터를 정규화하거나 집계하는 데이터 변환이 포함됩니다. 데이터 세트를 풍부하게 하기 위해 이 단계에서 데이터 증강을 사용할 수도 있습니다.
3. 패턴 발견 및 모델링: 패턴을 식별하기 위해 알고리즘을 적용합니다. 일반적인 작업에는 분류, 클러스터링(K-Means), 회귀 및 연관 규칙 마이닝이 포함됩니다. 이 단계는 ML 알고리즘이 가장 많이 사용되는 단계입니다.
4. 평가 및 해석: 발견된 패턴의 유효성과 유용성을 평가합니다. 여기서 데이터 시각화는 결과를 이해하기 쉽게 만드는 데 도움이 되는 핵심 도구입니다.
5. 지식 배포: 발견된 지식을 추천 엔진 또는 사기 탐지 시스템과 같은 운영 시스템에 통합합니다.

실제 AI 및 컴퓨터 비전 애플리케이션

데이터 마이닝은 여러 산업 분야에서 지능형 시스템을 개발하는 데 기본적입니다.

• 소매 분야의 AI 및 장바구니 분석: 소매업체는 방대한 거래 로그를 마이닝하여 어떤 제품이 함께 자주 구매되는지 파악합니다. 예를 들어 빵을 구매하는 고객이 우유도 자주 구매한다는 사실(연관 규칙)을 발견하면 제품 배치 전략, 프로모션 번들링 및 타겟 광고에 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 고객 행동 분석은 또한 개인화된 추천 시스템을 촉진합니다. AI가 어떻게 소매 효율성을 달성하고 있는지 자세히 알아보십시오.
• 의료 영상 분석: 의료 AI에서 데이터 마이닝 기술은 뇌종양 데이터 세트와 같은 대규모 의료 기록 및 영상 데이터 세트에 적용됩니다. 이 데이터를 마이닝함으로써 연구자들은 특정 영상 특징 또는 환자 인구 통계를 질병과 연결하는 패턴과 상관 관계를 식별할 수 있습니다. 이는 종양 탐지와 같은 진단 모델을 구축하는 데 도움이 되며 국립 보건원(NIH)과 같은 기관이 의학 발전을 지원하는 데 도움이 됩니다.

데이터 마이닝 vs. 관련 개념

데이터 마이닝을 다른 관련 데이터 과학 용어와 구별하는 것이 중요합니다.

• 머신 러닝 (ML): 용어가 종종 상호 교환적으로 사용되지만 구별됩니다. 데이터 마이닝은 데이터에서 지식 발견의 더 광범위한 프로세스입니다. 머신 러닝은 패턴을 찾기 위해 데이터 마이닝 프로세스 내에서 자주 사용되는 기술 및 알고리즘 모음입니다(예: 지도 학습, 비지도 학습). 본질적으로 ML은 데이터 마이닝의 목표를 달성하기 위한 도구입니다.
• 데이터 분석: 데이터 분석은 결론을 도출하고 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 세트를 검사하는 데 중점을 둔 더 넓은 분야입니다. 데이터 마이닝은 이전에 알려지지 않은 패턴을 발견하는 데 중점을 둔 데이터 분석의 특정 하위 집합인 반면, 데이터 분석은 미리 정의된 가설을 테스트하고 요약 보고서를 작성하는 데에도 관여할 수 있습니다.
• 빅 데이터(Big Data): 이 용어는 방대하고 복잡하며 빠르게 증가하는 데이터 세트 자체를 의미합니다. 데이터 마이닝은 빅 데이터에서 가치를 추출하기 위해 적용되는 프로세스입니다. 빅 데이터의 과제(규모, 속도, 다양성)는 종종 Apache Hadoop 생태계와 같은 특수 데이터 마이닝 도구를 필요로 합니다.
• 딥러닝 (DL): 이는 여러 계층으로 구성된 신경망을 사용하는 머신러닝의 특수한 하위 분야입니다. Ultralytics YOLO에 사용된 것과 같은 DL 모델은 이미지와 같은 원시 데이터에서 자동으로 특징 추출을 수행할 수 있으며, 이는 컴퓨터 비전 (CV)을 위한 데이터 마이닝 워크플로우 내에서 강력한 기능입니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 데이터 세트 관리부터 모델 학습에 이르기까지 전체 프로세스를 간소화합니다.