결론

텍스트 분류는 다양한 제품에 적용되는 기본적인 머신러닝 문제입니다. 이 가이드에서는 텍스트 분류 워크플로를 여러 단계로 나누었습니다. 각 단계에서는 특정 데이터 세트의 특성에 따라 맞춤 접근 방식을 제안합니다. 특히 샘플 수와 샘플당 단어 수의 비율을 사용하여 최적의 성능에 빠르게 도달할 수 있는 모델 유형을 제안합니다. 다른 단계는 이 선택을 중심으로 설계됩니다. 가이드, 동반 코드, 흐름도를 통해 텍스트 분류 문제를 학습하고 이해하며 신속하게 첫 번째 솔루션을 얻을 수 있기를 바랍니다.