در قلب ریاضیاتی هر مدل یادگیری ماشین (Machine Learning)، تابع خشکی قرار دارد که فقط به زبان اعداد و مقادیر منطقی سخن می‌گوید، در حالی که دنیای واقعی داده‌های خود را به شکل متن‌های آشفته، توزیع‌های چوله و دسته‌بندی‌های چندبعدی به سمت ما روانه می‌کند. بدون وجود یک لایه مترجم، داده‌های خام هرگز نمی‌توانند از دروازه بهینه‌سازی عبور کنند. این فصل بررسی می‌کند که چگونه می‌توان با استفاده از الگوهای اصولی نمایش داده، این شکاف عمیق را پر کرد. نمایش‌های ساده داده و ورودی‌ها مدل‌های یادگیری ماشین به صورت ذاتی قادر به پردازش نام بیمارستان‌ها، کلمات یا پیکسل‌های خام نیستند؛ زیرا عملیات ریاضی آن‌ها نیازمند ورودی‌های عددی تمیز یا پرچم‌های منطقی است. در هنگام ورود مقادیر عددی، توزیع‌های خام اغلب دچار چولگی شدید یا دامنه‌های پویا متفاوتی هستند که می‌تواند فرآیند نزول گرادیان (Gradient Descent) را ناپایدار کند و آموزش را متوقف سازد. ورودی‌های دسته‌بندی‌شده نیز مانع مشابهی ایجاد می‌کنند؛ رفتار با آن‌ها به عنوان اعداد صحیح ساده، یک ترتیب ریاضی نادرست را تحمیل می‌کند—مانند در نظر گرفتن شناسه بیمارستان ۵ به عنوان مقداری بزرگ‌تر از شناسه بیمارستان ۲—که منطق مدل را مسموم می‌سازد. بدون پیش‌پردازش مناسب، مدل‌ها به جای یادگیری الگو، نویز را یاد می‌گیرند. الگوهای طراحی مهندسی ویژگی برای غلبه بر این محدودیت‌های ریاضی، به الگوهای تبدیل تخصصی تکیه می‌کنیم. الگوی ویژگی هش‌شده (Hashed Feature) راهکاری قطعی برای مدیریت متغیرهای دسته‌بندی با کاردینالیتی بالا فراهم می‌کند بدون اینکه نیاز باشد تمام مقادیر ممکن از پیش در حافظه ذخیره شوند، هرچند که خطر تصادم هش را به همراه دارد. هنگامی که دسته‌ها به آگاهی مفهومی غنی‌تری نیاز دارند، الگوی امبدینگ (Embeddings) بردارهای متفرق با ابعاد بالا را به یک فضای پیوسته متراکم و کم‌بعد تصویر می‌کند که در طی آموزش می‌توان روابط معنایی را به عنوان پارامتر یاد گرفت. برای ثبت تعاملات غیرخطی میان ویژگی‌های مستقل، الگوی تقاطع ویژگی (Feature Cross) ویژگی‌های ترکیبی می‌سازد که به مدل‌های خطی اجازه می‌دهد مرزهای تصمیم‌گیری پیچیده‌ای رسم کنند، هرچند ممکن است پراکندگی ویژگی‌ها را به شدت افزایش دهد. در نهایت، الگوی ورودی چندوجهی (Multimodal Input) انواع داده‌های ناهمگن را متحد می‌سازد و به یک معماری واحد امکان می‌دهد تا در حوزه‌های مختلف استدلال کند. بده‌بستان‌ها و تنش‌های معماری طراحی بازنمایی‌های ویژگی مستلزم مذاکره مداوم میان کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) و از دست رفتن اطلاعات است. مقیاس‌گذاری تهاجمی، هش کردن یا تجمیع، جزئیات ظریفی را که حامل سیگنال‌های پیش‌بینی‌کننده حیاتی هستند حذف می‌کند، در حالی که تقاطع‌های ویژگی کنترل‌نشده حافظه را منفجر کرده و بیش‌برازش (Overfitting) شدید به همراه دارند. انتخاب یک استراتژی بازنمایی به معنای ایجاد تعادل میان بهره‌وری محاسباتی و غنای معنایی است. [ ] اعمال توابع لگاریتمی و توانی بر روی توزیع‌های عددی به شدت چوله پیش از مقیاس‌گذاری. [ ] پیاده‌سازی الگوی ویژگی هش‌شده برای مدیریت امن ورودی‌های دسته‌بندی با کاردینالیتی بالا. [ ] ساخت امبدینگ‌های متراکم کم‌بعد برای ثبت روابط معنایی میان اقلام دسته‌بندی‌شده. [ ] ساخت تقاطع‌های ویژگی برای کمک به مدل‌های خطی در یادگیری مرزهای غیرخطی. [ ] ادغام فراداده‌های ساختاریافته با ورودی‌های تصویر یا متن با استفاده از لایه‌های الحاق چندوجهی.