이 연구는 PyCaret AutoML 프레임워크를 활용한 머신러닝과 딥러닝을 비교 분석합니다. 인도네시아 이커머스 리뷰 데이터셋을 사용하여 감성 분석을 수행했으며, 데이터셋은 총 15,000개 샘플로 구성되어 있어요.
BiLSTM 모델은 정확도 98.87%와 F1-Score 98.87%를 기록하며 LightGBM, 로지스틱 회귀, SVM 등 모든 머신러닝 모델을 능가하는 성능을 보여줬어요.
LightGBM은 효율적인 학습 시간과 함께 정확도 98.23%로 가장 우수한 머신러닝 모델로 나타났으며, BiLSTM 아키텍처가 인도네시아 리뷰 텍스트의 순차적 맥락을 잘 파악하는 것을 입증했어요.