해당 포스팅은 Wide & Deep Learning For Reccommender Systems 를 번역하고 주관적인 생각을 약간 섞어 리뷰한 것이다. 개요 비선형 변수 변환을 사용하는 일반화 선형모델은 대규모 회귀분석과 sparse(희소)한 input을 가진 분류문제에 대해 다양하게 사용된다. Wide Memorize에 효과적이다. (cross-product columns) 변수 간 상호작용을 파악하는 것에 효과적이며, 해석가능하다. But, 일반화(Generalization)하는데에는 더 많은 feature engineering이 필요하다. Deep 적은 feature engineering을 사용한다. sparse한 input 변수들을 저차원 embedding 시킴으로 변수간의 보이지 않는 조합을 일..