TabNet adalah arsitektur jaringan saraf yang diusulkan oleh Google AI yang disebut sebagai model pembelajaran mendalam. Tujuan model ini adalah memproses kumpulan data besar dengan cepat dan menghasilkan prediksi waktu nyata secara efisien.
TabNet didasarkan pada kombinasi kemajuan terkini dalam pembelajaran mendalam, yaitu mekanisme perhatian dan autoML. Desain TabNet disesuaikan untuk data tabular seperti yang ditemukan dalam tabel database, atau file CSV.
Model TabNet terdiri dari beberapa bagian, antara lain kisi grafik, pemilih fitur, gerbang perhatian, dan jaringan perkiraan. Kisi grafik adalah pengkodean yang digunakan untuk menangkap hubungan antara variabel dan nilainya masing-masing. Pemilih fitur digunakan untuk memilih variabel mana dalam data masukan yang mempunyai pengaruh paling besar terhadap keluaran. Gerbang perhatian menggunakan fitur yang dipilih untuk menentukan kapan harus meneruskan variabel tertentu ke jaringan perkiraan. Terakhir, jaringan peramalan digunakan untuk menghasilkan prediksi.
Keuntungan utama TabNet adalah kemampuannya menghasilkan prediksi real-time pada kumpulan data besar yang akurat dan efisien. Selain itu, TabNet memungkinkan pengguna untuk memilih fitur terpenting dalam data dan memusatkan perhatian mereka pada fitur tersebut. Hal ini membantu mengurangi kompleksitas keseluruhan model dan biaya komputasi dalam penggunaannya.
TabNet telah menunjukkan harapan besar dalam penelitian terbaru dan telah terbukti menjadi alternatif yang bagus untuk model pembelajaran mendalam yang ada pada kumpulan data besar. TabNet adalah alat yang ampuh untuk berbagai macam aplikasi termasuk analisis deret waktu, diagnosis medis, deteksi penipuan, dan banyak lagi.
