Training dataset은 머신러닝 모델이 패턴과 관계를 학습할 수 있도록 제공되는 데이터 모음입니다.
각 데이터는 입력(feature)과 정답(label)을 함께 포함하며, 모델이 정답을 맞히는 방식으로 학습이 진행됩니다.

작동 방식:

• 데이터 수집
문제에 맞는 데이터를 다양한 경로(센서, 데이터베이스, 사용자 입력 등)에서 수집
→ 문제 공간을 대표할 수 있어야 함

• 전처리 및 라벨링
수집된 데이터를 정제(cleaning)하고, 필요한 경우 정답(label)을 부여
→ 학습 품질과 결과에 직접적인 영향을 줌

• 모델 학습
모델은 입력과 정답을 기반으로 오차를 줄이도록 내부 파라미터를 조정
→ 반복적인 학습 과정을 통해 예측 능력을 향상시킴

중요성

Training dataset은 모델 성능을 좌우하는 핵심 요소입니다. 정확하고 다양하며 대표성 있는 데이터가 없으면, 모델은 중요한 패턴을 제대로 학습하지 못하고 예측력이 떨어집니다. 편향되거나 불완전한 데이터는 결과에 오류를 유발할 수 있으며, 학습에 사용된 데이터 품질이 곧 모델의 신뢰성과 일반화 성능을 결정합니다. 따라서, 고품질의 training dataset을 구축하는 것은 모든 머신러닝 프로젝트의 출발점이자 필수 조건입니다.