머신러닝(Machine Learning) 데이터 인코딩(Encoding) 기초

컴퓨터와 대화를 하기 위해서는 컴퓨터가 들을 수 있게 해야합니다.

 

 

서론

 

머신러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하여 문제를 해결하는 연구 분야로, 이를 위해선 데이터가 필수적입니다. 이 데이터는 다양한 형태와 형식으로 존재하며, 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정이 필요한데, 이를 '데이터 인코딩'이라고 합니다. 데이터 인코딩은 데이터를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 과정입니다. 이는 머신러닝 모델의 효율성과 정확성을 크게 향상시키는 중요한 단계로서, 머신러닝 알고리즘은 숫자로 표현된 데이터를 처리하는데,

 

이 때문에 범주형 데이터를 숫자로 변환하는 '범주형 인코딩', 텍스트 데이터를 숫자로 변환하는 '텍스트 인코딩' 같은 다양한 인코딩 방법이 사용됩니다. 데이터 인코딩은 머신러닝 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소 중 하나입니다. 인코딩을 통해 데이터의 차원을 줄이거나, 특정 특성을 강조하거나, 노이즈를 제거하거나, 데이터의 구조를 개선하는 등 다양한 전처리 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 작업들은 모델의 학습 속도를 높이고, 예측의 정확성을 향상시키며, 결과 해석을 용이하게 만들어 줍니다. 이처럼, 데이터 인코딩은 머신러닝에서 데이터의 품질을 보장하고, 알고리즘이 효과적으로 작동할 수 있도록 하는 핵심적인 과정입니다. 이에 대한 깊은 이해와 적절한 활용은 머신러닝의 성공을 좌우하는 중요한 요소로 작용합니다. 머신러닝(Machine Learning) 데이터 인코딩(Encoding) 기초에 대해 알아보겠습니다.

 

범주형 인코딩

 

범주형 인코딩 방법에는 Ordinal Encoding과 One-hot Encoding이 있습니다. 이 두 기법은 범주형 변수를 처리하는 방법에 차이가 있습니다.

 

1. Ordinal Encoding : Ordinal Encoding은 주로 순서가 있는 범주형 변수(Ordinal feature)를 처리하는 데 사용됩니다. 예를 들어, "학력"이라는 범주형 변수가 있다면 "초등학교 졸업", "중학교 졸업", "고등학교 졸업", "대학교 졸업"과 같은 순서가 있는 범주를 가질 수 있습니다. 이런 경우 Ordinal Encoding을 통해 각 범주를 숫자로 변환할 수 있으며, 이 때 순서 정보가 유지됩니다. 즉, "초등학교 졸업"은 1, "중학교 졸업"은 2, "고등학교 졸업"은 3, "대학교 졸업"은 4와 같이 인코딩될 수 있습니다.

 

2. One-hot Encoding : One-hot Encoding은 순서가 없는 범주형 변수(Nominal feature)를 처리하는 데 사용됩니다. 예를 들어, "성별"이라는 범주형 변수가 있다면 "남성", "여성"과 같이 순서가 없는 범주를 가질 수 있습니다. 이런 경우 One-hot Encoding을 통해 각 범주를 독립적인 이진 변수로 변환합니다. 즉, "남성"은 [1,0], "여성"은 [0,1]과 같이 인코딩될 수 있습니다. 이 방식은 각 범주를 독립적으로 표현할 수 있으며, 범주 간의 순서나 중요도를 부여하지 않습니다. 또 다른  예를 들어, '색상'이라는 범주형 변수가 "빨강", "파랑", "초록"의 세 가지 카테고리를 가진다고 가정해 봅시다. 원-핫 인코딩을 적용하면 다음과 같이 변환됩니다.

 

기존 데이터

아이템   색상
----------------
1       빨강
2       파랑
3       초록

 

원핫인코딩 후 데이터

아이템   빨강   파랑   초록
---------------------------
1       1       0       0
2       0       1       0
3       0       0       1

 

이 두 인코딩 기법은 각각의 특성에 따라 적절하게 사용되어야 합니다. 순서 정보가 중요한 범주형 변수에는 Ordinal Encoding을, 순서나 중요도가 없는 범주형 변수에는 One-hot Encoding을 사용하는 것이 바람직합니다. 이를 통해 머신러닝 모델이 데이터를 더욱 정확하게 이해하고, 더 좋은 성능을 내도록 도울 수 있습니다.

 

텍스트 인코딩

 

텍스트 인코딩은 텍스트 데이터를 숫자로 변환하는 과정입니다. '단어 임베딩'이라는 방법이 자주 사용됩니다. 각 단어는 고차원 공간에서 벡터로 표현되며, 이 벡터는 해당 단어의 의미를 나타냅니다. 예를 들어, "I love Machine Learning"이라는 문장을 단어 임베딩으로 변환하면, 각 단어는 다음과 같이 벡터로 표현될 수 있습니다.

 

I: [0.3, 0.2, 0.1, 0.6, ...]

love: [0.1, 0.7, 0.2, 0.3, ...]

Machine: [0.2, 0.2, 0.4, 0.1, ...]

Learning: [0.5, 0.1, 0.3, 0.6, ...]

 

이렇게 변환된 벡터는 머신러닝 알고리즘이 이해하고 처리할 수 있으며, 이를 통해 텍스트 데이터에서 유용한 패턴을 학습할 수 있습니다. "단어 임베딩"이라는 텍스트 인코딩 방식에서, 각 단어는 고차원 공간에서 벡터로 표현됩니다. 이벤트는 단순한 숫자 변환이 아니라, 단어의 의미와 문맥을 포착하려는 시도입니다. 예를 들어, "I"라는 단어의 벡터가 [0.3, 0.2, 0.1, 0.6, ...]로 표현된다면, 이는 "I"라는 단어가 가진 의미와 문맥 정보를 고차원 공간에 표현한 것입니다. 이 벡터의 각 차원은 "I"라는 단어의 특정 의미적 특성을 표현하게 됩니다. 단어 임베딩 모델 중 하나인 Word2Vec, GloVe 등에서는 수백 개의 차원을 가진 벡터를 사용하여 단어를 표현합니다. 이렇게 고차원의 벡터를 사용하는 이유는 단어의 복잡한 의미와 문맥을 더 잘 포착하기 위함입니다. 따라서, 간결하게 예를 들기 위해 벡터의 일부분만 표시한 것이며, 실제로는 많은 차원을 가진 벡터가 사용됩니다.

 

결론

 

머신러닝(Machine Learning) 데이터 인코딩(Encoding) 기초를 알아보았습니다. 데이터 인코딩은 머신러닝에서 핵심적인 단계로, 범주형 데이터와 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자로 변환하는 역할을 합니다. 이를 통해 데이터의 품질을 보장하고, 머신러닝 알고리즘이 효과적으로 작동할 수 있도록 지원하며, 모델의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 인코딩 방법 중 하나인 원-핫 인코딩은 범주형 데이터를 처리하는 데 효과적인 방법으로 널리 사용됩니다. 각 카테고리를 독립적인 이진 특성으로 변환하여, 머신러닝 알고리즘이 이를 쉽게 이해하고 처리할 수 있게 합니다.

 

Python에서 원-핫 인코딩을 적용하는 데는 주로 pandas 라이브러리의 'get_dummies' 함수나 sklearn 라이브러리의 'OneHotEncoder'를 사용합니다. 이 라이브러리들은 범주형 데이터를 쉽게 숫자로 변환하는 기능을 제공하며, 이를 통해 머신러닝 모델의 학습과 예측 과정을 효율적으로 진행할 수 있습니다. 결론적으로, 데이터 인코딩은 머신러닝에서 데이터를 적절하게 처리하고 이해하는 데 필수적인 과정입니다. 이에 대한 충분한 이해와 적절한 활용은 머신러닝의 성공을 위해 중요하며, 그 중심에는 원-핫 인코딩과 같은 기법들이 있습니다. 추후 실습을 통해 활용을 다뤄보겠습니다.