문의 드리겠습니다.

Question

안녕하세요 선생님  현재 회사에서 CLASS 가 500 개 되는 것을 다양한 속성 FEATURE 를 통해서 Softmax 를 통해 다중 분류(Multi-classification) 하는 프로그램을 개발하려고 하는데요 결론적으로 다양한 독립변수 INPUT (정형데이터) 값들이 DB 로 있고 ,  정해진 500개의 TYPE 중에  어떤 TYPE 인지 분류 하는 모델로 개발하고싶습니다. . . RULE-BASED 로 개발 진행하다가..  머신러닝/딥러닝도 가능할꺼같아서요..    이럴 경우에, 딥러닝 , 머신러닝 어떤 학문을 깊게 공부하면 좋을까요?   물론 둘다 공부를 하긴 할꺼지만요 ..  시간이 촉박해서요..  딥러닝 수강을 해놨지만.. 결국 이미지나 일반 텍스트가 아닌  정형 데이터를 보고 Class 를 분류하는 거면.. 머신러닝이 될꺼같은데 맞나요? 또  500개의 클래스를 10개정도의 속성으로 분류하는 모델을 만들면 .. DB 가 충분할 경우 머신러닝으로 실제로 분류가 가능할지..  궁금합니다..  NUMPY,PANDAS 및 SKLEARN 에 기본 회귀,분류 모델은 전에 몇번 돌릴 정도 실력이지만  (유튜브에서 이런저런 영상을 보며  분류, 회귀 기본 모델은 DATASETS 을 LOAD 하여 코랩으로 돌려봤습니다..)  아직 머신러닝에 대해 깊이 배우진 않아서요 ..     바쁘시더라도 답변 부탁드립니다.  만약 딥러닝 보단 머신러닝을 깊게 배워야 한다면 선생님의 머신러닝 강의부터 다시 들어볼 계획이라서요 ㅎ

권 철민 · Answer

안녕하십니까,  1.  CLASS 가 500 개 되는 것을 다양한 속성 FEATURE 를 통해서 Softmax 를 통해 다중 분류(Multi-classification) 하는 프로그램을 개발하려고 하는데요 정형 데이터를 보고 Class 를 분류하는 거면.. 머신러닝이 될꺼같은데 맞나요? => 네, 제 생각에는 딥러닝 보다 머신러닝을 적용하시면 더 쉽게 적용이 가능할 것 같습니다. 2.  또  500개의 클래스를 10개정도의 속성으로 분류하는 모델을 만들면 .. DB 가 충분할 경우 머신러닝으로 실제로 분류가 가능할지..  궁금합니다..  => 클래스가 많지만 DB가 충분하다면 적용에 문제 없을 것 같습니다.  단, 데이터가 무조건 많은게 아니라 개별 클래스별로 비교적 균등하게 주어지면 좋습니다. 그러니까, 전체 데이터가 50,000개이면 개별 클래스별로 평균적으로 100개 정도의 데이터가 주어지는 분포입니다.  속성이 10개 정도면 많지는 않습니다만, 속성들이 클래스 별로 명확한 패턴을 가지고 있다면 좋은 머신러닝 모델을 만들 수 있습니다.    감사합니다.