Representation Learning 은 딥러닝에서 특징 추출과 지식 구축을 능률화하게 하는 가장 효과적인 기술 중 하나다. 최근 이 저자는 딥러닝 모델들에서 특징 추출의 중요성을 상기하게 해 준 몇 가지 일이 있었다고 한다. 그래서 저자는 딥러닝과 모델에서의 지식 품질의 원칙과 이러한 시나리오들에 대한 representation learning의 적용 가능성에 대해서 요약한 글이다. 인풋 데이터의 특징을 이해하는 것은 머신러닝 알고리즘들의 필수적인 능력이다. 주어진 인풋에서 머신러닝 모델들은 몇몇의 타겟 행동을 수행하기 위해서 뚜렷한 특징들을 추론할 필요가 있다. Representation Learning이나 Feature Learning은 데이터셋의 representation의 이해나 특징을 추..