본 논문은 기존의 전이 학습 및 지식 증류 방법을 확장하여, 신경망 기반이 아닌 머신러닝 파이프라인(예: 랜덤 포레스트)을 교사(teacher)로 삼아 신경망 학생(student) 모델로 지식을 이전하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 이를 통해 다양한 머신러닝 태스크에 대한 통합적인 추론 엔진을 구축하고 파이프라인 구성 요소들의 공동 최적화를 가능하게 합니다. 연구 결과, 적절한 신경망 하이퍼파라미터를 선택하면 대부분의 태스크에서 학생 신경망이 교사 모델의 성능을 성공적으로 모방할 수 있음을 확인했습니다.
