이런 질문 창피하지만 잘 몰라서 질문드립니다.(sklearn에서 아이리스 데이터랑 손글씨 데이터 셋 아시는 분만...)

Question

sklearn에서 아이리스 데이터는 이미지가 아니고 손글씨 데이터 셋은 이미지인데이 둘을 보고 뭐가 이미지 데이터 셋인지 아닌지 구별하는 방법 있을까요?너무 한심한 질문이라 죄송합니다...정확히 말하면 '어떤 데이터 셋이든 이미지 데이터인지 아닌지를 구별하는 방법'이 방법이 궁금합니다.

휴지통비우기 · Answer

부도덕해서 부끄러운 질문은 있어도 몰라서 하는 질문에 부끄러운게 있겠습니까.그런데 질문이 약간 대답하기 어려운 측면이 있네요. 정말 간단하게 말해보면 이미지 뷰어로 열 수 있는 형태면 이미지 데이터 입니다. 약간 다르게 말하면 pixel로 이루어져 있다고 볼 수 있으면 이미지라고 생각할 수 있습니다. 그러나 이미지 데이터도 다양합니다. 라이다 센서 이미지 같은건 다른 모양이라서요. 머신러닝에서 "이런 게 이미지 데이터다!"라고 정의하는 건 제가 알기론 딱히 없습니다만 아직 초보인걸 감안해서 말하자면 보통 2차원 혹은 3차원의 정방형의 list or array의 데이터면 이미지라고 볼 수 있고 아이리스 같이 테이블 형태로 되어 있으면 정형 데이터라고 부릅니다. 정형 데이터는 컬럼(피처)마다 다른 도메인으로 주로 이루어져 있고 이미지나 자연어는 피처들이 동일한 도메인으로 되어 있습니다.처음에 공부하실 때에는 개념을 잡기 위해 정형 데이터(테이블), 비정형 데이터(이미지, 자연어) 이렇게 나누어야 겠지만 나중에는 그저 데이터의 형태와 특성만 신경 쓰면 되기도 합니다. 자연어 데이터를 CNN(이미지 모델)으로 처리하기도 하고 이미지 모델도 RNN(자연어 모델), MLP(정형 데이터)로 처리하기도 하는 등 반드시 데이터를 굳이 이미지나 자연어냐 아니냐로 나누어 생각할 필요는 없습니다. 질문으로 돌아가서 '어떤 데이터 셋이든 이미지 데이터인지 아닌지를 구별하는 방법'은 데이터의 형태를 보면 되지만 데이터 자체의 설명을 보는게 가장 정확합니다. 더 나아가서는 이미지인지 아닌지는 데이터의 특성과 상황에 따라 중요하지 않을 때도 있습니다.

이런 질문 창피하지만 잘 몰라서 질문드립니다.(sklearn에서 아이리스 데이터랑 손글씨 데이터 셋 아시는 분만...)

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