AutoML에서 자동 피처 엔지니어링에 대해서 관심이 많다. 보통 우리가 딥러닝을 쓰는 것도 사람들이 알 수 없는 패턴을 딥러닝이 학습(Representation Learning)을 기대하는 것인데, 이것이 현재는 비정형 데이터에서는 많이 사용하고 있으나, 여전히 정형 데이터에는 사람의 손이 타는 것 같다. 그래서 보통 어떤 알고리즘에서는 이미지를 통해서 전처리 단계를 비정형데이터로 만드는 방법이 있는가 하면, 아니면 먼가 복잡하게 내부적으로 처리하게 해서 자동으로 처리하는 경우를 본 것 같다. 여기서는 그러한 방법들 말고, 그냥 정형 데이터가 있다고 했을 때, 처리하는 방법 중에서 PCA를 활용한 AutoML에 대한 자료가 있어서 살펴본다. 아시다시피 정형 데이터는 아주 크게 보면, 연속형 변수와 범주..