과제
인공지능에서 원-핫-인코딩에 대해 조사하세요.
원핫인코딩(One-Hot Encoding)
원핫인코딩(One-Hot Encoding)은 데이터를 0과 1값으로 구별하는 방법으로 범주형 데이터를 다루는 데에 중요한 기술이다. 이를 통해 컴퓨터가 텍스트와 같은 범주형 데이터를 숫자로 처리하고 분석할 수 있게 되며, 범주형 변수를 이진 형태로 변환하는 과정으로, 변수 내 각 카테고리를 고유한 열로 표현하는 방식이다.
활용 이유
머신 러닝 알고리즘은 주로 수치 데이터를 입력으로 받아들입니다. 그렇기 때문에 텍스트나 범주형 데이터와 같이 수치가 아닌 데이터를 처리하기 위해서는 이를 수치 형태로 변환해야 합니다. 이 때 원핫인코딩은 아주 유용한 방법 중 하나입니다.
- 범주형 데이터 처리: 범주형 데이터는 순서가 없는 카테고리들로 이루어져 있습니다. 이러한 데이터를 바로 사용하기 어렵기 때문에 원핫인코딩을 통해 각 카테고리를 이진 형태로 표현하여 처리합니다.
- 알고리즘 성능 향상: 일부 머신 러닝 알고리즘(예: 로지스틱 회귀)은 수치 값만 이용해 작동하는데, 범주형 데이터를 사용할 때에는 원핫인코딩을 통해 수치 데이터로 변환해야 합니다.
- 유사도 측정: 일부 알고리즘에서는 유클리드 거리와 같은 수치로 데이터의 유사도를 측정합니다. 범주형 데이터를 원핫인코딩하여 수치화하면 이러한 알고리즘을 적용하기 쉬워집니다.
본 후기는 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 주관하는 <AI 서비스 완성! AI+웹개발 취업캠프 - 프론트엔드&백엔드> 과정 학습/프로젝트/과제 기록으로 작성 되었습니다.
