1. introduction 정형 데이터를 위한 딥러닝 모델 테이블 형식의 데이터에 적합한 학습 아키텍처 전처리 과정이 필요없음 기존에는 feature 선택과 모델 학습 과정이 나누어져 있지만 TabNet은 한번에 가능하게 만듦 각 의사결정 단계에서 순차적인 attention으로 추론할 feature를 선택함 feature의 선택으로 어떠한 feature가 중요한 특징을 가지는지 설명도 가능함 label이 없는 데이터가 많을 때 self-supervised learning으로 representation에 효과적인 성능 향상을 보여줌 의사결정 각각 에서 왜 그 feature를 선택했는지 local interpretability와 모델이 만들어지면서 어떤 근거로 feature들이 선택되었는지 glo..
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