9. Naive Bayesian을 응용
- 구현 하고 보니 Pure Bayesian이 더 적절
- 하지만 Pure Bayesian 은 구현 비용이 많이
들어 초기 구현으로 적절하지 않음
- 다행히 해당 케이스의 초기 구현은 별도의 독
립된 확률로 보고 별도의 가중치 상수로? 커
버 가능
10. 과제 및 결론
- 이론적인 모델에 서비스에 맞는 방법으로 적
절이 변경하여 응용해야 한다. (노하우)
- 분석 하고 확률 모델 구현하는 것은 노가다다
.
- 텍스트 마이닝도 노가다다
- 좀더 정확하게 분류 하기 위해서 Pure
Bayesian 으로 변경하여 구현 필요
- 지속적으로 학습하는 모델로 변경 하기 위해
서 빅데이터 플랫폼 구축 필요
