Data Dredging
좋은 질문입니다.
“Data Dredging”(데이터 채굴, 또는 p-hacking)은 통계와 데이터 과학에서 아주 위험한 오류이자 비윤리적인 실수 중 하나입니다.
📌 Data Dredging이란?
Data Dredging이란,
의미 있는 결과를 찾기 위해 데이터를 반복적으로 분석해서 우연히 나온 통계적 유의성을 발견하는 행위입니다.
즉,
- 원래 가설도 없이
- 데이터 안에서 아무 의미나 찾아보려다
- 우연히 나오는 “그럴듯한” 결과에 의미를 부여하는 것.
🎯 왜 문제가 될까?
| 문제점 | 설명 |
|---|---|
| 🎲 우연한 발견 | 수많은 분석 중 일부는 단순히 우연히 유의하게 나올 수 있음 |
| 📈 잘못된 인사이트 | 실제로는 관련이 없는 변수 사이에 잘못된 관계가 발견됨 |
| 💥 재현 불가 | 다른 데이터셋에서는 다시 같은 결과가 안 나옴 |
| 📉 모델 과적합 위험 | 학습 데이터에만 맞춘 결과 → 일반화 성능 저하 |
🧪 예시
예를 들어:
Principal Component Analysis (PCA)
좋습니다!
Principal Component Analysis (PCA) — 바로 정확하고 깔끔하게 정리해드리겠습니다.
🎯 PCA란?
**PCA (주성분 분석)**는 고차원 데이터를 저차원으로 압축하면서,
데이터의 가장 중요한 특징(분산)을 최대한 보존하는 차원 축소(dimensionality reduction) 기법입니다.
즉,
- 데이터를 요약하면서
- 정보 손실을 최소화하고
- 새로운 축(Principal Components) 을 찾는 방법입니다.
🚀 PCA를 쓰는 이유
| 목적 | 설명 |
|---|---|
| 차원 축소 | feature 수가 많으면 계산이 느리고 과적합(overfitting) 위험 → 줄여서 효율적으로 만듦 |
| 노이즈 제거 | 덜 중요한 축을 제거하면서 데이터의 핵심 구조를 보존 |
| 시각화 | 고차원(>3D) 데이터를 2D/3D로 투영해서 쉽게 볼 수 있게 함 |
| 속도 향상 | 학습이나 추론 시 feature 수 줄여서 처리 속도 빠르게 |
📚 쉽게 예시
예를 들어:
Bucketized Feature + Crossed Feature
좋은 질문입니다!
GCP (특히 Vertex AI Feature Store나 BigQuery ML에서) “bucket type feature“은 매우 자주 나오는 개념인데, 쉽게 정리해드릴게요.
🎯 “Bucketized Feature"란?
**연속적인 숫자형 feature(numeric feature)**를 구간(buckets)으로 나눠서, 범주형(categorical) feature처럼 처리하는 방식입니다.
Bucket type은 GCP에서는 주로
- Feature Store feature schema 정의 시,
- BigQuery ML 모델 훈련 시 (
TRANSFORMATIONS)
사용됩니다.
🚀 왜 bucket 처리를 할까?
| 이유 | 설명 |
|---|---|
| 비선형성 표현 | 숫자값 자체보다 “어느 구간에 속했는지"가 더 중요한 경우 많음 (예: 나이, 가격 등) |
| 모델 복잡도 감소 | 작은 숫자 차이를 신경 쓰지 않고 구간 단위로 학습 |
| 해석 용이성 증가 | 모델 결과를 사람이 이해하기 쉬워짐 (“나이 30~39세 그룹”) |
| Outlier(이상치) 영향 감소 | 너무 큰 숫자에 덜 민감하게 만듦 |
📚 쉽게 예시
| 원래 값 (연속형 숫자) | Bucket 처리 결과 |
|---|---|
| 22 | 20–30 구간 (bucket 2) |
| 27 | 20–30 구간 (bucket 2) |
| 35 | 30–40 구간 (bucket 3) |
| 47 | 40–50 구간 (bucket 4) |
| 82 | 80–90 구간 (bucket 8) |
- 예를 들어, 나이(age) 를 10살 단위 버킷으로 나누는 식입니다.
✨ GCP 용어로 구체적으로 말하면
- Feature Store나 BQML에서는 feature type을 정의할 때
"bucketized"옵션을 줄 수 있습니다.
예시:
Overfitting
좋은 질문입니다!
모델 학습(Machine Learning Training) 과정에서 자주 듣는 “Overfitting (오버피팅)“에 대해 명확히 설명드릴게요.
🎯 Overfitting(오버핏)이란?
모델이 학습 데이터(training data)에 너무 과하게 맞춰져서, 새로운 데이터(test/unseen data)에는 잘 일반화되지 못하는 현상입니다.
즉,
- 학습 데이터에서는 정확도가 매우 높지만,
- 실제로 새로운 데이터에 적용하면 성능이 급격히 나빠지는 문제입니다.
🚀 쉽게 예를 들면
- 학생이 기출문제만 외워서 시험을 치면 기출에는 만점이지만,
처음 보는 문제는 전혀 못 푸는 것과 비슷합니다.
(공부를 “문제의 패턴"을 이해한 게 아니라 “문제 자체"만 외운 거죠.)
Vertex AI Feature Store에 Entity를 선언해서 사용하는 이유
좋은 질문입니다!
**GCP**(Google Cloud Platform)에서 **SQL 테이블**을 직접 쓰지 않고, 굳이 **Vertex AI Feature Store**에 **Entity**를 선언해서 사용하는 이유를 설명드릴게요.
---
# 🎯 핵심 요약
> **Feature Store는 모델 학습(training)과 예측(serving) 시 같은 Feature를 일관되게 쓰기 위해 만든 시스템**입니다.
> 그냥 SQL 테이블을 쓰면 여러 문제(데이터 불일치, 실시간 대응 실패 등)가 생기기 때문입니다.
---
# 🚀 구체적인 이유 정리
| 항목 | 설명 |
|:---|:---|
| **Train/Serving Skew 방지** | <br>**모델 학습할 때** 쓴 Feature 값과, **실제 서비스할 때** 쓸 Feature 값이 달라지면 성능이 나빠집니다.<br>→ Feature Store는 동일 Feature를 관리해서 이걸 막아줍니다. |
| **Feature 재사용** | <br>다른 모델에서도 같은 Feature를 쉽게 재사용할 수 있습니다.<br>→ 중복 계산/중복 저장 방지 |
| **Feature 버전 관리 (Feature Versioning)** | <br>Feature가 바뀌어도 버전을 관리해서<br>과거 모델 재학습(retrain)이나 롤백이 가능합니다. |
| **온라인(Serving) Feature 제공** | <br>API처럼 빠르게 실시간 Feature 조회가 가능.<br>→ SQL은 보통 batch 처리가라 느림 |
| **Metadata 관리** | <br>Feature 이름, 타입, 생성 방식, 품질, 설명 등 메타데이터를 체계적으로 관리할 수 있습니다. |
| **Consistency and Monitoring** | <br>Feature 값 품질 모니터링(드리프트 체크, null 값 검사 등) 가능 |
| **Scaling** | <br>대규모 데이터에 대해서도 안정적인 성능 제공 (특히 실시간 inference에서 중요) |
---
# ✨ 쉽게 말하면
| 그냥 SQL 테이블 쓰면 | Feature Store 쓰면 |
|:---|:---|
| 학습 때 따로 뽑고, 서비스 때 따로 뽑아야 함 → 일관성 깨짐 | 하나로 관리 → 학습/서비스 일관성 보장 |
| Feature마다 매번 새로 쿼리 작성 | 재사용 가능 (한번 등록하면 끝) |
| 실시간 조회 어렵고 느림 | 빠른 실시간 조회 API 제공 |
| 데이터 품질 체크 힘듦 | Feature 품질 자동 모니터링 |
---
# 📦 예를 들어서
**상황:**
- `user_id`, `recent_purchases`, `avg_session_time` 이런 feature를 SQL에서 직접 뽑아서 모델 학습했다고 칩시다.
- 나중에 실서비스(Serving)에서는 다른 사람이 비슷한 쿼리를 새로 짜서 가져옴 → 값이 달라질 위험 있음 (Train/Serving Skew 발생!)
- Feature Store에 `Entity: user_id`를 등록하고, Feature `recent_purchases`, `avg_session_time`를 등록하면, 학습과 Serving이 같은 데이터를 확실하게 사용합니다.
---
# 🚀 한 문장 요약
> **Feature Store를 쓰는 이유는 "학습과 서비스 간 데이터 불일치를 막고, Feature를 일관성 있게, 재사용 가능하게, 빠르게 관리하기 위해서"입니다.**
---
## 📚 추가로 궁금할 수 있는 것
- Vertex AI Feature Store 구조 (EntityType, Feature, FeatureStore)
- Feature Store Online/Offline Serving 예시
- Vertex AI Feature Store vs BigQuery ML 직접 연결 비교
필요하면 바로 이어서 예제/그림도 만들어드릴게요! 🔥
**혹시 "Vertex AI Feature Store를 SQL 테이블로 등록하는 흐름"이나 "Python으로 Feature Store에 등록하는 예시 코드"도 보고 싶나요?** 🚀
(2분 안에 준비해드릴 수 있어요!)
RFC 3339 형식이란?
좋은 질문입니다!
RFC 3339 형식은 날짜와 시간을 표준적으로 표현하는 규칙입니다.
아주 많이 쓰이기 때문에 확실히 이해해두면 유용합니다.
🎯 RFC 3339 형식이란?
RFC 3339는 날짜(Date)와 시간(Time)를 표기하는 공식 표준 포맷입니다.
ISO 8601 포맷을 기반으로 하되,
컴퓨터 시스템/네트워크용으로 조금 더 엄격하게 규정된 형태입니다.
주로
- API 통신 (REST API, GraphQL)
- 로그 기록 (Cloud Logging, Databases)
- 타임스탬프 저장 (BigQuery, PostgreSQL)
에서 RFC3339 형식이 기본입니다.
📚 기본 포맷
YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ
또는
YYYY-MM-DDTHH:MM:SS±hh:mm
| 요소 | 의미 |
|---|---|
YYYY |
연도 (Year) |
MM |
월 (Month) |
DD |
일 (Day) |
T |
날짜와 시간 구분자 (고정) |
HH |
시 (Hour, 24시간제) |
MM |
분 (Minute) |
SS |
초 (Second) |
Z |
UTC 기준 시간 (Z는 “Zulu Time” = UTC) |
±hh:mm |
UTC로부터의 오프셋 (Time zone 차이) |
🎯 예시
| 타입 | 예시 | 설명 |
|---|---|---|
| UTC 기준 | 2025-04-29T08:30:00Z |
2025년 4월 29일 08:30 (UTC) |
| 한국시간 (KST, UTC+9) | 2025-04-29T17:30:00+09:00 |
같은 시각, 한국 기준 |
| 다른 타임존 | 2025-04-29T02:30:00-06:00 |
UTC-6 지역 기준 |
📦 주의할 점
-
T는 꼭 있어야 합니다. (날짜와 시간 구분자)
Avro 파일 형식이란?
좋습니다!
Avro 파일 포맷에 대해 정확하고 쉽게 설명드릴게요.
🎯 Avro 파일 형식이란?
Apache Avro는 데이터를 효율적으로 저장하고 전송하기 위한
바이너리 기반의 파일 포맷입니다.
주로 빅데이터 시스템(예: Hadoop, Kafka, BigQuery 등)에서 많이 사용됩니다.
📦 Avro의 주요 특징
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| Schema 기반 | 파일 안에 **데이터 구조(Schema)**를 함께 저장 |
| 바이너리 형식 | 사람 눈에는 안 보이는 이진 데이터로 저장 → 빠르고 작음 |
| Self-describing | 파일 안에 Schema가 들어있어서 따로 설명서 없이 읽을 수 있음 |
| 빠른 읽기/쓰기 | 고속 직렬화/역직렬화 (serialization/deserialization) 가능 |
| 언어 독립성 | Java, Python, C++, Go 등 다양한 언어에서 읽고 쓸 수 있음 |
🎯 Avro 파일 구조 (간단)
[ 파일 헤더 (magic bytes + metadata + schema) ]
[ 데이터 블록 1 ]
[ 데이터 블록 2 ]
[ ... ]
- Header: Schema와 metadata가 들어 있음
- Block: 실제 레코드 데이터가 저장되어 있음
🎯 Schema 예시 (JSON 형식)
Avro Schema는 JSON 포맷으로 작성됩니다. 예를 들면:
One-hot Encoding이란?
좋습니다, 간단하고 확실하게 정리해드릴게요!
🎯 One-hot Encoding이란?
One-hot Encoding은
범주형 데이터(categorical data)를 수치형 벡터로 변환하는 기법입니다.
특징:
- 각 범주(category)는 고유한 벡터로 표현됩니다.
- 이 벡터는 대부분 0이고, 해당하는 범주 위치만 1입니다.
예시
예를 들어, “과일” 데이터가 있다고 해볼게요:
| 과일 | |
|---|---|
| 사과 | |
| 바나나 | |
| 포도 |
이를 one-hot encoding하면:
| 과일 | One-hot Encoding |
|---|---|
| 사과 | [1, 0, 0] |
| 바나나 | [0, 1, 0] |
| 포도 | [0, 0, 1] |
- 사과는 첫 번째 칸만 1
- 바나나는 두 번째 칸만 1
- 포도는 세 번째 칸만 1
왜 필요한가요?
- 모델(특히 신경망) 은 수치 입력만 처리할 수 있습니다.
- 범주형 데이터를 고유 숫자로 변환하면 모델이 **“수치 간 크기 비교”**를 할 수 있다고 잘못 해석할 수 있습니다.
- One-hot은 이런 왜곡 없이 범주 간 평등한 거리를 유지시켜줍니다.
PyTorch / TensorFlow 코드 예시
Python 코드 (간단하게)
Adaptive Layers란?
좋은 질문입니다!
“Adaptive Layers” 를 깔끔하게 설명해드릴게요.
Adaptive Layers란?
Adaptive Layers는
학습이나 추론 과정에서, 모델이 자동으로 “특정 층(layer)“을 조정하거나 최적화하는 구조를 뜻합니다.
쉽게 말하면,
모델이 상황에 따라 필요한 층만 사용하거나,
가중치(weight)를 조절하거나,
특정 레이어만 업데이트하는 식으로 유연하게(adaptive) 작동한다는 거예요.
어디에 사용되나요?
- Transfer Learning (전이 학습)
- Fine-Tuning (미세 조정)
- Parameter-Efficient Tuning (예: LoRA, Adapter)
- Large Language Models (LLMs) 의 경량화 튜닝
Adaptive Layers의 주요 개념
| 개념 | 설명 |
|---|---|
| Layer Freezing | 기존 모델의 대부분 레이어는 “고정(freeze)“하고, 일부 레이어만 “학습(adapt)“하게 함. |
| Adapter Layers | 기존 모델 사이사이에 “얇은” 적응 레이어를 끼워서 학습량을 줄이는 방법. |
| LoRA (Low-Rank Adaptation) | 기존 큰 가중치 행렬을 작은 행렬로 근사해서 적응시키는 방법. |
| Routing | 입력에 따라 다른 레이어를 동적으로 선택하는 방법. (예: Mixture of Experts) |
예시 1: Transfer Learning에서의 Adaptive Layers
- 예를 들어, 큰 모델(BERT 등)을 가져와서,
- 초반 레이어는 고정시키고,
- 마지막 몇 개 레이어만 새 데이터에 맞게 조정할 수 있습니다.
- 이때 마지막 몇 개 층이 Adaptive Layers처럼 작동하는 거죠.
예시 2: Adapter Layers (구체적)
- 기존 모델의 모든 가중치를 그대로 둔 채,
- 중간중간에 작은 Adapter Layer를 삽입합니다.
- 학습은 Adapter Layer만 합니다.
- 이렇게 하면 모델을 가볍고 빠르게 튜닝할 수 있습니다.
context drift
아주 좋은 질문입니다.
이런 현상은 “drift” 또는 특히 “context drift” 혹은 “attention drift” 라고 부릅니다.
구체적으로 설명하면:
- LLM (대규모 언어 모델) 은 대화가 길어질수록,
- 초기에 설정된 목표나 톤, 문맥을 점점 잃어버리는 경향이 있습니다.
- 처음과 끝은 비교적 집중이 잘 되어 있지만,
중간부에서는 일관성 부족 또는 품질 저하가 발생할 수 있습니다.
이런 문제를 가리켜:
| 용어 | 의미 |
|---|---|
| context drift | 대화 문맥이 점차 흐트러지거나 변질되는 현상 |
| attention drift | 모델이 초반 초점에서 점차 다른 주제나 스타일로 주의가 흐트러지는 현상 |
| generation degradation | 긴 응답/대화 세션에서 점차 품질이 저하되는 일반적인 현상 |
왜 이런 현상이 생기나?
- LLM은 “현재까지의 입력” 만을 보고 매번 다음 토큰을 예측합니다.
- 대화가 길어질수록 초기 정보(시작 컨텍스트) 의 영향력이 줄어들 수 있습니다.
- 또한 메모리 한계(컨텍스트 윈도우 크기) 때문에,
과거 정보가 부분적으로 잘리거나 희석되면서 drift가 심해집니다.
예시
- 초반: 주제를 정확히 따라감
- 중간: 세부 정보가 틀리거나, 약간 다른 방향으로 새어 나감
- 끝: 마무리할 때 다시 처음 목표로 끌어오는 경향이 있음
정리
장시간 LLM 사용 시, 중간에 응답 품질이 떨어지는 현상은
“Context Drift”, “Attention Drift”, 또는 포괄적으로 “Generation Degradation” 이라고 부릅니다.