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데이터셋은 스프레드시트와 유사하게 행(샘플)과 열(특징)로 구성된다. 각 행은 모델이 학습할 독립적인 단위인 샘플을 의미하며, 열은 각 샘플에 대한 정보인 특징을 담는다. 이 구조는 이미지나 텍스트 같은 비정형 데이터에도 동일하게 적용되어 모델 학습의 기반이 된다.
학습은 데이터의 특징(x)과 예측 대상인 라벨(y)의 쌍을 구성하는 과정이다. 라벨의 유형에 따라 회귀, 분류, 생성 등 모델의 학습 목적과 손실 함수가 결정된다. 데이터셋의 라벨링 방식은 모델이 해결할 문제를 정의하는 핵심적인 설계 요소이다.
모델의 실제 성능을 정확히 평가하기 위해 데이터를 학습, 검증, 테스트 세트로 분리한다. 학습 세트는 모델 가중치 조정에 사용되며, 검증 세트는 하이퍼파라미터 튜닝에, 테스트 세트는 최종 성능 측정에 사용된다. 데이터 누출을 방지하기 위해 각 세트는 상호 배타적이어야 하며, 시계열이나 그룹 데이터는 특성에 맞는 분할 전략이 필요하다.
텍스트 데이터는 UTF-8 인코딩을 통해 바이트 단위로 변환되어 처리된다. LLM의 토큰화 과정은 이 바이트 스트림을 기반으로 하며, 인코딩 방식은 모델의 컨텍스트 처리 효율과 토큰 수에 직접적인 영향을 미친다.
결측치 제거, 중복 제거, Z-score 표준화 등 데이터 전처리는 모델 학습의 안정성과 성능을 결정한다. 모든 전처리 과정은 학습 세트의 통계량을 기준으로 수행되어야 하며, 이는 배포 시점의 데이터 처리에도 동일하게 적용되어야 한다.
기술
- UTF-8
- Transformer
- BPE
- SentencePiece
활용 사례
- 머신러닝 모델 학습 데이터 준비
- LLM 데이터 파이프라인 설계
- 데이터셋 검증 및 평가
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원문 발행 2026. 05. 24.수집 2026. 05. 24.출처 타입 RSS
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