Deep Learning(DL)を用いたテーブルデータ向けの手法は色々提案されており、度々、精度面で勾配ブースティング法を超えたとか超えないと話題になる気がします。
テーブルデータ周りのDL手法に詳しくない身からすると実際のところどうなのかというのは謎だったので、サーベイ論文を読んでみました。
読んだ論文：Deep Neural Networks and Tabular Data: A Survey

BERTの系列でCharacterレベルでのembedding手法であるCANINEが提案され、これに似たような手法が盛んになるのではという考えのもと論文を読んだメモを書いておきます。 CANINEってなんて読むべきなんでしょう？

画像分類モデルを作っているときに予測精度をあげるのに役に立ったなぁという方法の一覧のメモです。 簡単にできるものから順に紹介しているつもりです。