AI Briefing#feature-engineering
#feature-engineering와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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LLM을 최종 분류기가 아닌 피처 추출기로 활용하여 로지스틱 회귀와 결합하면 아이러니 감지 성능과 캘리브레이션이 개선됨.
유전 알고리즘으로 테이블 데이터의 최적 피처를 자동 생성하는 오픈소스 Python 라이브러리 py-evoFE v0.3.0이 공개됐다.
넷플릭스가 기존의 복잡한 피처 엔지니어링 중심 추천 시스템을 탈피하여 LLM을 핵심으로 하는 GenRec 모델을 제안한다.
LightGBM과 Bayesian Optimization으로 입고 트럭 수를 예측해 슬롯 낭비를 줄였다.