딥러닝 신경망 모형이 언제나 이길까? 본 분석은 머신러닝 모델의 예측 성능을 비교함으로써 딥러닝(다층 신경망)이 언제나 만능일 수 없음을 검증하고자 한다. 물론 신경망의 경우 Hyper-parameter 튜닝 및 딥러닝에 최적화된 Feature Engineering을 통해 미세한 성능 개선이 가능하지만, 단순 이진 분류의 경우에 딥러닝보다 빠른 속도와 우수한 성능을 보여주는 가벼운 머신러닝 모델을 쉽게 찾을 수 있음을 보여주기 위함이다. 그럼, 자연스럽게 가설을 하나 설정해두고 분석을 진행하도록 하겠다. 1. 가설 설정 및 데이터 분포 확인 귀무가설 : 동일한 데이터로 동일한 정규화 과정을 거쳤을 때 머신러닝 모델 중 신경망 알고리즘의 성능이 가장 우수하다. 연구가설 : 동일한 데이터로 동일한 정규화 과..