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사람들이 기계 학습 문제의 기존 기능을 기반으로 새로운 기능을 만드는 경우가 종종 있습니다. 예를 들어, 여기 : https://triangleinequality.wordpress.com/2013/09/08/basic-feature-engineering-with-the-titanic-data/ 사람들은 가족의 크기를 새로운 기능으로 간주했습니다. 기존 기능이었던 형제 자매 및 부모의 수 그러나 이것의 요점은 무엇입니까? 상관 관계가있는 새로운 기능을 만드는 것이 왜 유용한 지 모르겠습니다. 자체적으로 알고리즘을 수행하는 것이 아닌가요?

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특히 kaggle 경쟁과 관련하여 모델의 성능이 기능 선택 / 엔지니어링에 관한 것임을 알았습니다. 더 전통적인 / 구식 ML 알고리즘을 처리 할 때 그 이유가 무엇인지 완전히 이해할 수는 있지만 심층 신경망을 사용할 때 왜 그런지 알 수 없습니다. 딥 러닝 책 인용 : 딥 러닝은 다른 더 단순한 표현으로 표현되는 …

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