1. 데이터 마이닝 소개
데이터 마이닝의 핵심은 대규모 데이터 세트에서 패턴, 상관 관계 및 통찰력을 발견하는 프로세스입니다. 대용량 데이터를 자동으로 검색해 단순한 분석을 넘어 패턴과 트렌드를 찾아내는 관행이다. 데이터 마이닝은 정교한 수학적 알고리즘을 사용하여 데이터를 분할하고 미래 사건의 확률을 평가합니다. 이는 “데이터베이스의 지식 발견” 프로세스(KDD)의 분석 단계입니다.
데이터 마이닝의 학제간 성격
데이터 마이닝은 여러 분야의 전문 지식을 활용하는 매우 학제적인 분야입니다.
- 통계: 회귀 분석 및 가설 테스트와 같은 다양한 데이터 마이닝 기술에 대한 이론적 기초를 제공합니다.
- 기계 학습: 분류, 클러스터링, 예측을 위한 풍부한 알고리즘 컬렉션을 제공합니다.
- 인공지능: 지식 표현 및 추론을 위한 기술에 기여합니다.
- 데이터베이스 시스템: 효율적인 데이터 저장, 검색 및 조작을 위한 기술을 제공합니다.
KDD 프로세스(데이터베이스의 지식 발견)
데이터 마이닝은 종종 지식 발견의 전체 프로세스와 동일시되지만 실제로는 더 큰 프로세스의 한 단계일 뿐입니다. KDD 프로세스는 일반적으로 다음 단계로 정의됩니다.
- 선택: 사용 가능한 소스에서 마이닝할 데이터를 선택합니다.
- 전처리: 데이터를 정리하여 노이즈와 불일치를 제거합니다.
- 변환: 데이터를 마이닝에 적합한 형식으로 변환합니다.
- 데이터 마이닝: 지능적인 방법을 적용하여 데이터 패턴을 추출합니다.
- 평가: 흥미로운 척도를 기반으로 지식을 나타내는 정말 흥미로운 패턴을 식별합니다.
- 지식 프리젠테이션: 채굴된 지식을 시각화하여 사용자에게 제시합니다.
NOTE[The KDD Process]
데이터 마이닝이 중요한 이유는 무엇입니까?
오늘날 세계에서는 전례 없는 속도로 데이터가 생성되고 있습니다. 데이터 마이닝은 이러한 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 데 중요합니다. 다음은 실제 응용 프로그램의 몇 가지 예입니다.
- 비즈니스: 고객 세분화, 장바구니 분석 및 이탈 예측.
- 금융: 사기 탐지, 신용 평가, 주식 시장 분석.
- 헬스케어: 질병 예측, 약물 발견 및 환자 결과 분석.
- 과학: 기후 모델링, 게놈 분석 및 천문학적 발견.
2. 데이터 마이닝의 핵심 개념
데이터 전처리: 중요한 첫 번째 단계
데이터 전처리는 데이터 마이닝 프로세스에서 중요한 단계입니다. 원시 데이터는 불완전하고 일관성이 없으며 특정 동작이나 추세가 부족한 경우가 많으며 오류가 많이 포함될 가능성이 높습니다. 데이터 전처리는 이러한 문제를 해결하는 방법이다.
- 데이터 정리: 여기에는 누락된 값 채우기, 노이즈가 있는 데이터 평활화, 이상값 식별 또는 제거, 불일치 해결이 포함됩니다.
- 데이터 통합: 여기에는 여러 데이터베이스, 데이터 큐브 또는 파일을 통합하는 작업이 포함됩니다.
- 데이터 변환: 여기에는 정규화 및 집계가 포함됩니다. 정규화는 데이터를 더 작고 지정된 범위로 확장하는 프로세스입니다.
- 데이터 감소: 이는 양을 줄이되 동일하거나 유사한 분석 결과를 생성하는 것을 포함합니다.
지도 학습: 레이블이 지정된 데이터에서 학습
지도 학습은 레이블이 지정된 훈련 데이터에서 함수를 추론하는 데이터 마이닝 작업입니다. 훈련 데이터는 일련의 훈련 예제로 구성됩니다.
- 분류: 분류 모델은 관찰된 값에서 몇 가지 결론을 도출하려고 합니다. 하나 이상의 입력이 주어지면 분류 모델은 하나 이상의 결과 값을 예측하려고 시도합니다.
TIP[Example of Classification] 분류 모델을 사용하여 대출 신청자를 낮은, 중간 또는 높은 신용 위험으로 식별할 수 있습니다. :::* 회귀: 회귀 모델은 연속 값을 예측합니다.
TIP[Example of Regression] 회귀 모델을 사용하여 주택의 특징을 기반으로 주택의 판매 가격을 예측할 수 있습니다.
비지도 학습: 레이블이 없는 데이터에서 패턴 찾기
비지도 학습은 기존 레이블이 없고 최소한의 인간 감독을 통해 데이터 세트에서 이전에 감지되지 않은 패턴을 찾는 기계 학습 유형입니다.
- 클러스터링: 클러스터링은 동일한 그룹의 데이터 포인트가 다른 그룹의 데이터 포인트보다 동일한 그룹의 다른 데이터 포인트와 더 유사하도록 모집단 또는 데이터 포인트를 여러 그룹으로 나누는 작업입니다.
- 연관 규칙 마이닝: 연관 규칙 마이닝은 관계형 데이터베이스, 트랜잭션 데이터베이스 및 기타 형태의 데이터 저장소와 같은 다양한 종류의 데이터베이스에서 발견되는 데이터 세트에서 빈번한 패턴, 상관 관계, 연관성 또는 인과 구조를 찾는 절차입니다.
준지도 학습: 두 세계의 장점
준지도 학습은 훈련 중에 소량의 레이블이 지정된 데이터와 대량의 레이블이 없는 데이터를 결합하는 기계 학습에 대한 접근 방식입니다. 이 접근 방식은 비지도 학습(레이블이 지정된 교육 데이터 없음)과 지도 학습(완전히 레이블이 지정된 교육 데이터 포함) 사이의 중간 지점이 되도록 고안되었습니다.
3. 데이터 마이닝의 고급 주제
웹 마이닝: 지식을 위한 웹 마이닝
웹 마이닝은 World Wide Web에서 패턴을 발견하기 위해 데이터 마이닝 기술을 적용한 것입니다. 웹에 존재하는 방대한 양의 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 과정입니다.
- 웹 콘텐츠 마이닝: 웹 문서 콘텐츠에서 유용한 정보를 추출하는 프로세스입니다.
- 웹 구조 마이닝: 웹 사이트의 구조를 발견하는 프로세스입니다.
- 웹 사용량 마이닝: 사용자가 인터넷에서 무엇을 찾고 있는지 알아내는 프로세스입니다.
텍스트 마이닝: 텍스트 데이터에서 통찰력 확보
텍스트 데이터 마이닝이라고도 하는 텍스트 마이닝은 텍스트에서 고품질 정보를 추출하는 프로세스입니다. 고품질 정보는 일반적으로 통계적 패턴 학습과 같은 수단을 통해 패턴과 추세를 고안함으로써 파생됩니다.
- 자연어 처리(NLP): NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하고 조작하도록 돕는 인공 지능 분야입니다.
- 감정 분석: 감정 분석은 자연어 처리, 텍스트 분석, 전산 언어학, 생체 인식을 사용하여 감정 상태와 주관적 정보를 체계적으로 식별, 추출, 정량화 및 연구하는 것입니다.
- 주제 모델링: 주제 모델링은 문서 모음에서 발생하는 추상적인 “주제”를 발견하기 위한 통계 모델의 한 유형입니다.
공간 및 시간 데이터 마이닝: 위치 및 시간 기반 데이터 분석
공간 데이터 마이닝은 대규모 공간 데이터 세트에서 흥미롭고 이전에는 알려지지 않았지만 잠재적으로 유용한 패턴을 발견하는 프로세스입니다. 시간 데이터 마이닝은 대규모 시간 데이터 세트에서 흥미롭고 이전에는 알려지지 않았지만 잠재적으로 유용한 패턴을 발견하는 프로세스입니다.
그래프 마이닝: 네트워크에서 패턴 발견
그래프 마이닝은 대규모 그래프 데이터 세트에서 흥미롭고 이전에는 알려지지 않았지만 잠재적으로 유용한 패턴을 발견하는 프로세스입니다.
4. 데이터 마이닝의 윤리적, 사회적 영향
데이터 마이닝은 상당한 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 갖고 있지만 해결해야 할 중요한 윤리적, 사회적 문제도 제기합니다.
개인정보 보호 문제 및 데이터 익명화
데이터 마이닝에는 개인 데이터의 수집 및 분석이 포함되는 경우가 많으며, 이를 적절하게 처리하지 않으면 개인정보 침해로 이어질 수 있습니다. 데이터 익명화와 같은 기술은 개인의 개인 정보를 보호하는 데 도움이 될 수 있지만 항상 완벽한 것은 아닙니다.
WARNING[The Limits of Anonymization] 2006년에 AOL은 연구 목적으로 익명화된 검색 쿼리로 구성된 대규모 데이터 세트를 공개했습니다. 그러나 연구자들은 검색어를 공개적으로 이용 가능한 다른 정보와 상호 참조하여 일부 사용자의 익명성을 해제할 수 있었습니다.
데이터 마이닝의 편견과 공정성
데이터 마이닝 모델은 훈련된 데이터만큼만 우수합니다. 훈련 데이터에 편향이 포함된 경우 모델은 해당 편향을 학습하고 증폭합니다. 이는 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다.
IMPORTANT[Fairness in Data Mining] 데이터에 대한 편견의 영향을 완화할 수 있는 공정성을 인식하는 데이터 마이닝 알고리즘을 개발하고 사용하는 것이 중요합니다. 이는 활발하게 연구되고 있는 분야입니다.
”블랙박스” 문제와 해석 가능성
심층 신경망과 같은 많은 고급 데이터 마이닝 모델은 결정을 내리는 방법을 이해하기 어렵기 때문에 종종 “블랙박스”라고 불립니다. 이러한 해석 가능성의 부족은 의료 및 형사 사법과 같은 고부담 애플리케이션에서 주요 문제가 될 수 있습니다.
5. 데이터 마이닝의 미래
데이터 마이닝 분야는 기술 발전과 데이터 가용성 증가로 인해 끊임없이 진화하고 있습니다. 다음은 데이터 마이닝의 미래를 형성하는 몇 가지 주요 동향입니다.
빅데이터와 딥러닝의 부상
빅데이터의 확산은 데이터 마이닝에 새로운 기회와 과제를 만들어냈습니다. 기존의 데이터 마이닝 기술은 빅데이터의 양, 속도, 다양성을 처리할 만큼 확장성이 부족한 경우가 많습니다. 머신러닝의 하위 분야인 딥러닝은 크고 복잡한 데이터 세트를 분석하는 강력한 도구로 등장했습니다.
자동 데이터 마이닝(AutoML)
AutoML은 기계 학습을 실제 문제에 적용하는 엔드투엔드 프로세스를 자동화하는 프로세스입니다. AutoML의 목표는 비전문가가 머신러닝 및 데이터 마이닝 기술을 더 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것입니다.
데이터 마이닝과 AI 및 IoT의 통합
사물 인터넷(IoT)은 전자 장치, 소프트웨어, 센서, 액추에이터 및 연결 기능이 내장된 물리적 장치, 차량, 가전 제품 및 기타 항목의 네트워크로, 이러한 개체를 연결하고 데이터를 교환할 수 있습니다. 데이터 마이닝을 AI 및 IoT와 통합하면 물리적 세계에서 학습하고 상호 작용할 수 있는 지능형 시스템의 개발이 가능해집니다.
6. 결론
데이터 마이닝은 산업을 변화시키고 혁신을 주도할 수 있는 잠재력을 지닌 강력한 기술입니다. 핵심 개념, 고급 기술 및 윤리적 의미를 이해함으로써 우리는 데이터 마이닝의 힘을 활용하여 더 나은 결정을 내리고 더 번영하는 미래를 만들 수 있습니다. 디지털 세계가 계속 확장됨에 따라 데이터 마이닝의 중요성도 계속해서 커질 것입니다.
7. 참고자료
- Han, J., Pei, J., & Kamber, M. (2011). 데이터 마이닝: 개념 및 기법. 엘스비어.
- Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2016). 데이터 마이닝 소개. 피어슨 교육.
- Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., & Smyth, P. (1996). 데이터 마이닝부터 데이터베이스 지식 발견까지. AI 매거진, 17(3), 37-37.