문제해결 접근 방식이 다른가요?? 고전 머신러닝을 주로 쓰는 사람들은 EDA와 전처리같이 데이터기반 접근이 중점인거같고 딥러닝은 데이터기반 문제해결보단 로컬 미니마를 피하는 방법같은 모델중심적접근이 중점인거 같아서요. 데이터깎는 노력은 학습이 잘되면 신경망이 알아서 해결할거라고 맡기고 모델의 개선에 중점을 두는 경향이 있는 것같은데요