정규화란 무엇인지 정규화 개념에 대해서 이야기해봅시다.
정규화란 무엇인가?
정규화(Normalization)는 인공지능(AI) 분야에서 보유하고 있는 데이터를 가지고 모델을 학습시키기 위해서 데이터에 대한 스케일링(Scaling)을 하는 작업과 과정을 의미합니다.
정규화는 데이터를 구성하는 각 항목의 특성 단위가 서로 다른 경우나 단위가 같더라도 값의 범위가 크게 차이가 나는 경우 해당 데이터를 가지고 모델을 학습시키기 어렵기 때문에 데이터를 변형하는 작업입니다.
만약 학습 데이터에서 각 항목 간 단위가 다르거나 범위가 크게 차이가 나는데 이를 그대로 학습시킬 경우 컴퓨터는 숫자로만 가지고 판단하기 때문에 한 특성이 다른 특성을 완전히 지배해버리는 결과가 나올 수가 있습니다. 이렇게 만들어진 모델은 유용하지 못하게 됩니다.
정규화는 데이터들의 값에 대한 편차가 큰 경유 모든 데이터가 같은 정도의 스케일로 반영될 수 있도록 특성 값을 조정해주는 스케일링 작업입니다. 정규화를 통해 인공지능 모델이 스케일링된 학습 데이터를 가지고 학습을 보다 잘 할 수 있게 해줄 수 있습니다.
정규화 개념에 대한 이해
정규화(Normalization)은 인공지능 학습을 위해 데이터 값의 크기를 조정하는 과정을 의미합니다.
정규화는 인공지능(AI)의 데이터 전처리 과정 중 하나입니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning) 분야에서는 정규화된 데이터를 사용해야 더 빠르게 학습할 수 있으며 모델의 성능도 향상됩니다.
정규화는 데이터의 특성에 따라서 데이터 간의 데이터 값에 큰 차이가 있을 경우 사용하는 방법입니다.
예를 들어, 일반적으로 매출액과 판매 건수 데이터를 보면 데이터 값에는 큰 차이가 있습니다. 매출액은 1천억원이라고 하더라도 판매 건수는 10만 개가 될 수 있습니다. 판매 기간이라면 더 큰 차이가 있습니다. 판매 기간의 경우 1년 형태로 표현됩니다. 하지만 매출액, 판매 건수, 판매 기간의 경우 각 항목 간 비교에서는 숫자가 크다고 해서 더 중요하다는 것을 의미하지는 않습니다. 따라서 이러한 항목 간 데이터 값의 차이가 굉장히 클 경우 정규화 방법을 사용하게 되는데 이를 스케일링(Scaling)이라고 합니다.
스케일링(Scaling)은 2개의 데이터 값의 의미가 비슷하도록 표준화하는 작업과 과정입니다. 스케일링은 1천억과 10만개, 그리고 1년이라는 숫자의 의미를 유사하게 변경하는 과정입니다. 이러한 과정이 필요한 이유는 컴퓨터는 숫자만 이해할 수 있고 큰 숫자의 중요도가 높다고 판단할 수 있는 구조이기 때문에 이러한 잘못된 판단을 막기 위해서입니다.
데이터 값의 범위에서 차이가 크다면 일반적으로 정규화 작업을 진행하는 것입니다.
정규화 방법에는 다양한 방법들이 있습니다. 대표적으로 최소-최대 정규화 방법과 표준화 방법이 있습니다.
[정규화 방법]
| 구분 | 내용 |
| 1 | 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization) |
| 2 | 표준화(Standardization) |
최소-최대 정규화(Min-Max Normalization)는 데이터를 0과 1 사이의 값으로 변환하는 방법입니다. 최소-최대 정규화는 가장 일반적인 데이터 정규화 방법이기도 합니다. 최소-최대 정규화에서는 모든 특성(Feature)에 대해서 데이터 값을 0과 1사이의 값으로 변환하게 됩니다. 다만 이상치(Outlier) 영향을 받을 수 있는 단점은 존재합니다.
표준화(Standardization)는 평균을 0으로 놓고 표준편차를 1로 만들어주는 방법입니다. 표준화는 최소-최대 정규화의 단점을 보완하기 위해서 나온 방식입니다. 표준화를 통해 이상치 문제를 방지할 수 있습니다. 표준화 방식의 경우 평균은 0으로 두고 표준 편차는 1의 값으로 재조정 하는 방식입니다.
정규화는 데이터를 일정한 규칙에 따라서 변형하여 보다 사용하기 쉽고 체계적으로 만들기 위한 작업 과정입니다. 정규화는 전 분야에서 사용하고 있는 개념입니다.
정규화는 인공지능 분야에서 사용하는 정규화와 데이터베이스 분야에서 사용하는 정규화가 있습니다.
인공지능 분야의 정규화는 데이터베이스(DataBase) 영역의 정규화와 반정규화 개념과는 구분할 필요가 있습니다. 관계형 데이터 베이스에서 사용하는 정규화는 데이터베이스를 설계할 때 데이터의 입력, 조회, 수정, 삭제에 대한 성능을 높이기 위해서 테이블들을 작은 단위로 분리하는 과정입니다. 인공지능 분야의 정규화는 데이터 값의 크기를 조정하는 과정입니다.