AI를 활용한 데이터 분류는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생할 위험이 있는 수동 분류의 한계를 극복하여 데이터 관리 및 분석 프로세스를 혁신합니다. 이를 통해 조직은 정확하고 시기 적절한 정보를 바탕으로 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

AI 데이터 분류는 다양한 도구를 사용하여 광범위한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 이 프로세스를 구현하려면 관련된 단계와 분류 유형에 대한 철저한 이해는 물론 다양한 AI 학습 방법에 대한 숙지가 필요합니다. 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.

[ AI 데이터 분류란 무엇인가요? ]

• AI 도구와 기술을 사용해 데이터를 미리 정의된 카테고리로 정리하는 프로세스

• 데이터 내의 패턴과 특징을 인식하도록 AI 모델을 학습 -> 기존 사례와의 유사성을 기반으로 새로운 데이터 포인트에 정확하게 라벨을 붙이고 태그를 지정 -> 방대한 양의 데이터를 체계적으로 관리&분석 -> 의사 결정 개선 및 비즈니스 성과 향상

• AI 데이터 분류는 과거 데이터 패턴에 의존해 비정형 정보에서 질서 생성 ->이 기능은 예측 분석, 스팸 필터링, 추천 시스템, 이미지 인식에 필수적인 기능

• AI 모델이 데이터에서 인사이트를 처리하고 추출하는 방식을 개선함으로써 신뢰할 수 있는 예측, 이상 징후 감지, 개인화된 추천 제공 능력 향상 -> 더 나은 의사 결정, 더 나은 고객 경험, 다양한 산업 전반의 효율성 향상

[ AI 데이터 분류의 8단계 ]

AI 데이터 분류에 대한 구조화된 접근 방식을 구현하면 데이터의 무결성과 유용성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

1. 명확한 목표 설정

• 고객 경험 향상, 미래 트렌드 예측, 이상 징후 탐지 등 AI 데이터 분류가 필요한 이유 파악

• 이러한 이해를 바탕으로 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 프로세스 조정 및 성공을 위한 벤치마크 설정

• 목표 설정은 데이터 선택, 알고리즘 선택, 평가 지표 등의 결정에 영향

2. 카테고리 설정

• 관련성 또는 민감도에 따라 데이터를 별개의 카테고리로 구성

• 카테고리를 정의하려면 데이터를 분류할 클래스 또는 그룹 설정

• 카테고리는 당면한 문제와 관련이 있고 의미 있는 것이어야 하며, 카테고리를 정의하려면 종종 도메인 지식 필요

• 이 단계는 데이터를 구성할 프레임워크를 설정하기 때문에 AI 데이터 분류 프로세스에서 필수 단계

3. 데이터 수집

• AI 모델 학습의 기초를 형성하며 모델이 직면하게 될 실제 시나리오를 반영하는 포괄적이고 대표적인 데이터 세트를 수집하는 단계

• 데이터의 품질과 양은 모델의 학습 및 정확한 예측 능력에 직접적인 영향

• 데이터는 정의된 카테고리 및 목표와 관련이 있어야 하며, 각 카테고리의 다양한 측면을 포착할 수 있을 만큼 다양해야 함

• 데이터 수집에는 누락된 값, 이상값 또는 불일치를 처리하기 위한 데이터 정리 및 전처리 필요.

• AI 데이터 분류 프로세스의 성공 여부는 수집된 데이터의 품질에 크게 좌우됨

4. 자동화된 태깅 적용

• AI 알고리즘을 활용하여 데이터를 미리 정의된 카테고리로 자동 분류하는 단계로, 대량의 데이터 처리시 특히 유용

• 자동화된 태깅은 데이터를 빠르고 정확하게 분류할 수 있어 수작업의 필요성을 줄이고 확장성 향상, 분류 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 데이터 태깅의 일관성을 유지하여 효율성 증대

5. 특징 엔지니어링 및 모델 훈련

• 효과적인 학습을 위한 단계를 설정하는 반면, 모델 훈련은 실제 학습이 이루어지는 단계

• 특징 엔지니어링에서는 데이터를 분석하여 분류와 가장 관련성이 높은 새로운 특징을 식별하거나 생성

• 모델 훈련에서는 분류 모델이 데이터에 노출되어 특징과 카테고리 간의 패턴과 관계를 인식하는 방법 학습

• 이 두 단계는 상호 의존적이며 정확한 AI 데이터 분류 모델을 만드는 데 필수

• AI 데이터 분류 도구를 선택하는 것은 모델 학습 과정의 일부이며, 도구마다 분류 모델의 효율성에 영향을 줄 수 있는 다양한 알고리즘, 기능 및 성능 특성 제공

• 이 단계에서 올바른 도구를 선택해야 데이터 분류 목표 달성 가능

6. AI 분류 모델 평가

• 학습된 모델을 별도의 데이터 세트에서 테스트 및 성능 평가

• 일반적으로 정확도 및 회수율과 같은 주요 메트릭은 모델의 데이터 분류 성공 여부를 정량화하는 데 사용

• AI 데이터 분류 모델을 평가하면 모델의 강점, 약점, 추가 학습이나 기능 엔지니어링이 필요한 잠재적인 개선 영역을 발견하는 데 도움

• 이 단계를 통해 분류 프로세스가 원하는 품질 표준을 충족하고 정의된 목표에 부합하는지 확인 가능

7. 모델 배포

• 훈련되고 평가된 모델을 운영 환경이나 비즈니스 워크플로우에 통합하여 분류 결과를 실제로 적용할 수 있도록 하는 작업

• 이 단계에서는 분류 모델이 새로운 실시간 데이터를 분류하기 시작하여 대규모의 성공적인 데이터 분류를 가능하게 합니다.

8. 지속적인 개선 및 조정

• 모델을 배포하여 운영 중인 후에도 비즈니스 요구 사항, 기술 역량 및 실제 데이터의 변화를 수용하기 위해 지속적으로 모니터링과 조정

• 새로운 데이터로 모델을 재학습하거나, 기능이나 매개변수를 수정하거나, 새로운 요구 사항을 충족하기 위해 새로운 모델을 개발하는 등의 과정 포함

• 진화하는 데이터 트렌드와 비즈니스 요구사항에 직면하여 모델의 정확성과 관련성을 유지하는 데 도움

[ AI 데이터 분류 알고리즘의 유형 ]

AI 데이터 분류 알고리즘은 학습 행동에 따라 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다. 이러한 범주는 분류 프로세스의 기본이 되는 AI 모델이 학습 데이터를 처리하고 활용하는 방식에 대한 서로 다른 접근 방식을 반영합니다.

• 모델 기반 학습자

  학습 과정에서 학습한 지식을 나타내는 학습 데이터를 사용하여 특정 모델을 구축하며, 새로운 인스턴스에 대한 예측에 직접 사용하기에 더 많은 컴퓨팅 리소스 필요

  • 의사 결정 트리

    • 기능과 의사 결정 규칙에 따라 데이터를 분류하는 순서도와 같은 구조를 만드는 직관적이고 간단한 알고리즘

    • 전체 데이터 집합을 나타내는 루트 노드에서 시작하여 각각 데이터의 하위 집합을 나타내는 하위 노드로 분할

    • 의사 결정 트리는 고객 세분화, 사기 탐지 및 질병 진단에 널리 사용

  • 로지스틱 회귀

    • 적응력이 뛰어난 이 알고리즘은 여러 예측 변수를 기반으로 이진 분류 시나리오에서 널리 사용되며, 이진 결과의 확률 평가

    • 고객 이탈 예측, 스팸 메시지 식별, 은행 및 금융 영역에서의 사기 거래 탐지 등에 사용

  • 랜덤 포레스트

    • 견고성으로 잘 알려진 랜덤 포레스트는 여러 의사 결정 트리를 구성하고 그 예측을 결합하여 최종 분류를 수행하므로 해석 및 예측 가능성이 높음

    • 신용 점수, 의료 진단, 사기 탐지에 사용되는 일종의 앙상블 학습 알고리즘

  • 서포트 벡터 머신(SVM)

    • 데이터 포인트를 서로 다른 클래스로 분리하는 동시에 그 사이에 가능한 가장 넓은 마진을 유지하는 최적의 하이퍼플레인(결정 경계) 식별

    • 데이터 내의 복잡한 관계를 포착할 수 있으므로 고차원 데이터와 비선형적으로 분리할 수 없는 클래스를 다룰 때 유리

    • 이미지 및 텍스트 분류, 생물 정보학 등 복잡한 시나리오에서 사용

  • 신경망

    • 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻은 신경망은 입력 데이터를 처리하고 예측 출력으로 변환하는 '뉴런'이라고도 하는 상호 연결된 노드 계층으로 구성된 고급 계산 모델

    • 학습 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 입력 데이터를 다양한 카테고리 또는 클래스로 분류하는 데 사용

  • 나이브 베이즈 분류기

    • 확률의 원리를 따라 데이터를 분류하는 생성 학습 알고리즘으로 데이터 분포에 대한 지식이 제한적일 때 유용

    • 일반적으로 분류 작업에 사용되는 머신 러닝(ML) 알고리즘

• 인스턴스 기반 학습자

  • 모델을 학습하는 대신 모든 훈련 인스턴스를 메모리에 저장하고 저장된 데이터는 예측을 위한 기초 자료로 사용

  • 새로운 인스턴스를 분류할 때가 되면 이를 메모리에 있는 기존 인스턴스와 비교 -> 이 비교를 기반으로 학습자는 새 인스턴스에 레이블 할당

  • 복잡하고 비선형적인 데이터를 처리하는 데 특화되어 있어 실제 애플리케이션에 적합하며 다른 학습 알고리즘에 비해 비교적 쉽게 구현 가능. 특히 대규모 데이터 세트의 경우 비용이 많아질 가능성 높음

  • 가장 가까운 이웃(KNN) 알고리즘

    • 분류 및 회귀 작업에 사용되는 간단하면서도 강력한 머신 러닝 알고리즘

    • 이 알고리즘의 핵심 아이디어는 학습 데이터 세트에서 가장 가까운 이웃의 레이블이나 값을 기반으로 새 데이터 포인트에 레이블을 할당하거나 값 예측

    • 추천 시스템, 이상 징후 감지, 패턴 인식과 같이 데이터 분포에 대한 사전 지식이 거의 없는 시나리오에서 자주 사용

[ 데이터 분류를 위해 AI를 훈련시키는 6가지 방법 ]

접근 방식과 복잡성이 다양하며 목표, 데이터의 가용성, 비즈니스의 특정 요구 사항에 따라 선택

1. 지도 학습

• 이는 데이터 분류 분야에서 잘 정립된 방법으로, 각 데이터 포인트가 특정 레이블과 연결된 데이터 세트를 사용하여 모델 학습

• 주요 알고리즘: 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, SVM, 나이브 베이즈, KNN, 신경망 등

• 사례: 이메일 스팸 탐지, 감정 분석, 이미지 분류, 의료 진단 및 신용 평가등에 적용

2. 비지도 학습

• 사전 라벨링이나 사람의 개입 없이 알고리즘이 분류를 위해 데이터를 분석하고 해석

• 이 접근 방식을 통해 알고리즘은 데이터 내에서 기본 패턴, 데이터 구조 및 카테고리 발견

• 주요 알고리즘: 클러스터링, 이상 징후 탐지, 연관 규칙 마이닝은 데이터에서 의미 있는 인사이트와 관계를 추출

• 사례: 시장을 세분화하고, 개인화된 제품 추천을 제공하고, 데이터에서 이상값을 감지하고, 소셜 네트워크에서 커뮤니티를 식별하는 데 사용

3. 준지도 학습

• 모델 학습에 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 사용하며, 레이블이 지정된 데이터를 충분히 확보하기 어렵거나 비용이 많이 드는 경우에 특히 유용

• 사례: 음성 분석에서 전사가 없는 오디오 파일과 같이 레이블이 없는 데이터를 사용하여 모델의 성능을 향상시켜 음성의 변화와 뉘앙스를 더 잘 이해할 수 있으며, 이를 통해 모델이 새롭고 유사한 오디오 파일을 접할 때 더 정확한 분류를 수행 가능

4. 강화 학습

• 시행착오를 통해 학습하도록 유도함으로써 데이터 분류를 위해 AI 훈련

• AI 에이전트는 환경과 상호 작용하여 의사 결정을 내리고 보상 또는 페널티의 형태로 피드백 받음.

• 다양한 작업을 탐색하고 결과를 관찰함으로써 AI는 어떤 작업이 더 나은 분류 결과를 가져오는지 학습. 시간이 지남에 따라 지속적인 학습과 최적화를 통해 AI는 훈련 과정에서 축적된 총 보상을 극대화하여 분류 정확도를 향상

• 사례: 로봇 공학, 자율 주행 자동차, 체스 및 포커 게임용 게임 봇 등

5. 능동 학습

• 이 데이터 라벨링 및 선택 기법

• 사례: 텍스트 분류, 이미지 주석, 문서 분류와 같은 AI 작업

• 라벨링에 가장 유익한 데이터 포인트를 선택하고, 라벨링된 데이터로부터 학습하며, 예측을 개선하는 과정 포함. 원하는 수준의 모델 성능에 도달하거나 모든 데이터에 레이블이 지정될 때까지 계속

• 사례: 데이터 라벨링에 비용이 많이 들거나 시간이 많이 소요될 때 특히 유용

6. 전이 학습

• 사전 학습된 모델에서 새로운 작업으로 지식을 이전하는 것

• 라벨링된 데이터의 필요성을 줄이고 분류 성능을 향상시킬 수 있어 라벨링된 데이터가 제한적이거나 구하기 어려운 영역에 적합

• 일반적으로 이미지 인식과 텍스트 분류 또는 감정 분석을 위한 자연어 처리(NLP)에 적용

[ AI 데이터 분류의 실제 사용 사례와 도구 5가지 ]

1. 고객 세분화

• AI 데이터 분류: 고객을 공통된 특성이나 행동을 가진 그룹 분류.

• ML 모델: 인구 통계, 구매 내역, 상호작용을 분석하여 고객을 유사한 요구 사항이나 선호도를 가진 세그먼트로 분류

• 효과" 기업은 다양한 고객의 요구를 더 잘 충족할 수 있도록 마케팅 전략과 오퍼링을 맞춤화

• 사례: 이커머스 기업 - 행동과 선호도에 따라 고객을 '자주 쇼핑하는 고객', '예산에 민감한 구매자', '사치품을 찾는 고객'으로 분류

• 도구: Peak.ai, Optimove

2. 제품 추천

• AI 데이터 분류: 사용자 행동, 선호도, 구매 이력을 기반으로 제품 분류.

• 협업 필터링 또는 콘텐츠 기반 필터링 기술을 사용하여 사용자와 관련 제품 매칭.

• 사례: 전자 제품을 자주 구매하는 사용자는 '기술 애호가'로 분류: 헤드폰이나 스마트폰을 추천

• 도구: involve.me, Personyze

3. 사기 탐지

• AI 데이터 분류: 거래 데이터의 패턴을 분석하고 활동을 합법적이거나 의심스러운 것으로 분류하여 사기 탐지

• 머신러닝 모델: 과거 데이터를 학습하여 사기를 나타낼 수 있는 비정상적인 행동이나 정상 행동과의 편차 감지

• 사례:신용 카드 거래가 사용자의 일반적인 지출 패턴에서 크게 벗어나거나 사기 행위로 알려진 위치에서 발생한 경우, AI 모델은 추가 조사를 위해 해당 거래에 플래그 지정

• 도구: Amazon Fraud Detector, PayPal의 Simility

4. 네트워크 트래픽 분석

• AI 데이터 분류: 네트워크 패킷의 특성에 따라 네트워크 트래픽을 분석하고 잠재적인 위협이나 이상 징후 탐지. AI는 네트워크 패킷의 특성에 따라 분류함으로써 네트워크 침입이나 서비스 거부 공격과 같은 악의적인 활동을 나타내는 의심스러운 패턴을 탐지하고, 정상적인 네트워크 동작과 비정상적인 네트워크 동작을 구분하여 보안사고 신속 대응

• 사례: 들어오는 네트워크 트래픽을 정상적인 사용자 요청 또는 봇넷에 의해 생성된 의심스러운 트래픽으로 분류

• 도구: Fujitsu Network Communications, Data Dog Network Monitoring

5. 의료 진단

• AI 데이터 분류 도구: 의료 전문가들이 엑스레이, MRI 스캔, 병리 슬라이드와 같은 의료 이미지를 해석하는 데 유용

• ML 알고리즘: 해당 진단이 포함된 이미지가 포함된 레이블이 지정된 데이터 세트 학습

• 사례: 특정 질병이나 상태를 나타내는 패턴이나 이상을 식별하여 새로운 이미지를 분류

• 도구: MedLabReport, CardioTrack AI

[ 결론 ]

• AI 데이터 분류는 데이터를 빠르고 정확하게 분류하고 분석하여 데이터 관리를 혁신함으로써 기업이 앞서 나갈 수 있도록 돕습니다.

• 데이터 분류 정책은 조직 내에서 다양한 유형의 데이터를 분류하고 관리하기 위한 기준을 제시하므로 AI 데이터 분류에 있어 매우 중요합니다.

• 데이터 분류 정책은 적절한 보호 조치를 취하는 데 중요한 역할을 하며, 특히 민감한 데이터로 AI 모델을 학습시킬 때 더욱 중요합니다이를 통해 조직은 데이터 유형과 위치를 파악하고 민감한 정보를 안전하게 처리할 수 있습니다. 이 프로세스는 또한 규정 준수를 보장합니다.

• 앞으로 데이터 분석에서 AI의 역할이 커지고, 딥러닝이 더욱 보편화되며, 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 분석과 같은 기술이 AI에 통합되면서 데이터 분류의 중요성이 더욱 높아질 것입니다.

• source: https://www.datamation.com/big-data/ai-data-classification/?utm_source=Sailthru&utm_medium=email&utm_campaign=e730_07.08.2024_ICP_DataVIS&utm_term=data-insider-active