텍스트 분류는 다양한 제품의 애플리케이션에서 발생하는 기본적인 머신러닝 문제입니다. 이 가이드에서는 텍스트 분류 워크플로를 여러 단계로 분류했습니다. 각 단계에서 특정 데이터 세트의 특성에 따라 맞춤설정된 접근 방식을 제안했습니다. 특히 샘플 수와 샘플당 단어 수의 비율을 사용하여 최상의 성능에 빠르게 접근하는 모델 유형을 제안합니다. 다른 단계는 이 선택을 중심으로 설계되었습니다. 가이드, 함께 제공되는 코드 및 순서도를 따라가서 텍스트 분류 문제에 대한 신속한 첫 번째 해결 방법을 배우고 이해하고 얻는 데 도움이 되기를 바랍니다.
