Shogun 라이브러리를 더 파 보았다. 문서화가 안되어 있어서 비공식 예제 코드를 보면서 이해하게 됨 (아이러니 하게도 파이썬 비공식 예제가 제일 도움이 됨)


그러다, 여기저기서 계속 "딥 딥..." 하니까 응센세의 말에 의심이 생겼다. 




응센세는 리니어 -> SVM -> 뉴럴 ... 대략 이런 수순으로 주어진 문제에 어떤 테크닠을 쓸까 정한다 했는데, 그 인강은 4-5년 전 꺼니까 혹시라도... 하는 나의 고질병인 의심병이 도짐.




그래서 쫌더 파 보았다. 내가 얻은 결론은 ...


- 피쳐 수가 수십만개 넘어서 문제 도메인이 조난 복잡하다 - 음성인식, 텍스트 인식, 자율주행... 이러면 딥 러어닝

- 피쳐가 수만개 이내이고 문제 도메인이 조금 복잡하다 -  리니어 혹은 SVM



니가 현대자동차 자율주행 러닝 알고리듬 담당 아니면 필요없는게 딥러닝이여 ㅋㅋㅋㅋ



딥러닝은 유니버셜 한 모델을 찾아야 할 때 쓰는 거고, 유행에 따라 바뀌는거 이런거는 걍 리니어나 SVM이 맞지. 

예를들어, 니가 웹 어플리케이션 돌리면서 유저한테 무슨 스팸 보내야 니 광고비가 올라갈까... 이런거 할 때 도움이 되는건 오히려 리니어나 SVM이란 얘기.


니가 liblinear 를 사용한다면 guide.pdf 가 이걸 꼭 읽어봐라. linear 테크닠 선택요령이 간략히 나옴





한줄요약: 니들에게 딥러닝은 필요가 없는 물건이다. 따라서 딥러닝용 GPU 이딴거 개나줘라