Uma equipe de pesquisa da Amazon, utilizando aprendizado profundo, propôs um método inovador para otimizar o desempenho de redes neurais no processamento de dados tabulares complexos. Este método, que transforma as características da tabela em uma representação de baixa frequência, aprimora com sucesso a capacidade da rede neural de analisar dados tabulares heterogêneos. Experimentos demonstraram que ele supera os métodos comuns de processamento de dados em termos de desempenho da rede e eficiência computacional. Esta pesquisa oferece novas perspectivas e um método promissor para melhorar o desempenho de redes neurais no tratamento de dados tabulares complexos.