148페이지 그림을 보면 유저아이디와 아이템 아이디를 원핫벡터 인코딩 한후에 임베딩 레이어에 들어가는데 왜 책에 있는 코드는 원한 인코딩을 적용 하지 않는지 궁금합니다. 원핫 인코딩을 적용하지 않은 이유를 알려주셨으면 합니다.

선생님, 사용자 패턴을 학습해서 목적지 예측을 하는 모델을 구현하고 싶습니다. 현재 아래와 같은 Sample Dataset을 만들었는데요 :) 데이터 전처리를 어떻게 해야할지 잘 모르겠습니다. 일단 day_of_week 피처는 원핫 인코딩으로 처리하려고 하고 출발 시간 피처(hour,min)은 log 값으로 scaling 하려고 합니다. 여기까지는 올바른 방향이 맞을까요?   또 시작 좌표(start_lat, start_lon)와 목적지 좌표(end_lat, end_lon) 를 어떻게 처리해야할까요? 일단 제가 생각한 것은 각각 좌표 지점을 군집화하여 원핫 인코딩으로 바꾸는 것을 생각했습니다. 아직 군집화 수업을 듣기 전이라 이것도 맞는 방향인지 모르겠습니다. 선생님께서 생각하는 방향과 제가 생각한 방향이 일치할지 모르겠습니다. 또 제가 잘못 생각하고 있는 부분이 있으면 말씀부탁드려요 :)

안녕하세요 강의 너무 잘듣고 있습니다 회귀 실습 - 자전거 대여수요 예측에서   선형 회귀의 경우 원핫 인코딩이 필수라 하셨는데 , 숫자형 값을 원핫 인코딩으로 변경하는 이유가 궁금합니다.   (대략적으로 회귀계수에 숫자는 영향을 많이 주기때문이라는데 , 구체적으로 설명 부탁드립니다.)   그리고 예제에서는 원핫인코딩 적용 컬럼이 전부다 적용안하고 'year','month','day','hour','holiday','workingday','season','weather'   만 적용되는지 궁금합니다.