회귀 문제 해결 시 딥러닝 vs 머신러닝 질문드립니다.

안녕하십니까,

일반적으로 정형 데이터의 경우는 머신러닝이, 비정형 데이터의 경우는 딥러닝이 유리합니다.

회귀 분석의 경우 대부분의 경우 딥러닝 보다는 머신러닝이 유리한 경우가 많습니다. 물론 딥러닝 회귀가 더 나은 성능을 보이는 경우도 있지만, 대부분의 경우는 머신러닝이 조~오금 더 성능이 좋습니다.

그외에 데이터가 정형데이터와 비정형 데이터가 혼재되어 있는 경우, 가령 일반 정형 피처들과 문자열 피처 벡터들이 섞여 있는 경우라면 딥러닝 회귀가 살짝 더 나을 수도 있습니다.

그리고 본 강의는 딥러닝 이미지 모델을 위한 CNN만을 다루고 있기에 회귀 모델을 익히시기에는 부적절할것 같습니다.

상사분에게 꼭 딥러닝 기반으로 회귀 분석을 해야될 이유가 있는지 다시 한번 물어보시는게 좋을 것 같습니다.

감사합니다.