batch

Huggingface Transformer

배치

배치는 데이터 처리 및 머신 러닝에서 중요한 개념 중 하나이며, 일괄 처리를 의미합니다. 주로 다음과 같은 두 가지 의미로 사용됩니다.

데이터 배치(Batch of Data):

데이터 배치란 데이터 집합(예: 이미지, 텍스트, 숫자 등)을 작은 덩어리로 나눈 것을 의미합니다. 각 덩어리를 배치라고 하며, 한 배치에는 여러 데이터 포인트가 포함됩니다.

예를 들어, 이미지 처리에서 한 배치는 여러 장의 이미지로 구성됩니다. 배치를 사용하는 이유는 모델 학습의 효율성을 높이고, GPU 또는 CPU와 같은 하드웨어 가속기를 효율적으로 활용하기 위함입니다.

배치 처리를 통해 여러 데이터 포인트를 동시에 처리하면 병렬 처리가 가능하며 학습 속도를 향상시킬 수 있습니다.

일괄 처리는 컴퓨터 과학 및 데이터 처리 분야에서 사용되는 용어로, 데이터를 일정 크기의 묶음으로 처리하는 방식을 의미합니다.

대규모 데이터 처리 작업을 보다 효율적으로 수행하고, 데이터베이스에서 쿼리를 실행하거나 배치 작업을 수행하는 등의 다양한 컴퓨팅 작업에 사용됩니다.

예를 들어, 머신 러닝에서 데이터를 학습할 때, 훈련 데이터 세트를 작은 배치로 나누어 각 배치를 모델에 공급하여 학습합니다. 이렇게 하면 모델이 전체 데이터 세트를 한 번에 처리하지 않고, 배치 단위로 처리하므로 학습 과정이 효율적으로 이루어집니다.

데이터를 배치로 나누는 방식은 머신 러닝 모델 및 작업에 따라 다를 수 있으며, 배치 크기(batch size)는 모델의 성능과 학습 속도에 영향을 미칠 수 있습니다. 적절한 배치 크기를 선택하는 것은 모델 학습 및 성능 조정에서 중요한 요소 중 하나입니다.