TabNet è un'architettura di rete neurale proposta da Google AI che viene definita modello di deep learning. Lo scopo di questo modello è elaborare rapidamente set di dati di grandi dimensioni e generare in modo efficiente previsioni in tempo reale.
TabNet si basa su una combinazione di recenti progressi nel deep learning, ovvero meccanismi di attenzione e autoML. Il design di TabNet è personalizzato per dati tabulari come quelli presenti nelle tabelle di database o nei file CSV.
Il modello TabNet è costituito da diverse parti, tra cui un reticolo grafico, un selettore di funzionalità, un cancello di attenzione e una rete di previsione. Il reticolo del grafico è una codifica utilizzata per catturare le relazioni tra le variabili e i loro rispettivi valori. Il selettore di funzionalità viene utilizzato per selezionare quale delle variabili nei dati di input ha la maggiore influenza sull'output. Il cancello di attenzione utilizza le funzionalità selezionate per determinare quando passare determinate variabili alla rete di previsione. Infine, la rete di previsione viene utilizzata per generare previsioni.
Il vantaggio principale di TabNet è la sua capacità di generare previsioni in tempo reale su set di dati di grandi dimensioni che siano accurate ed efficienti. Inoltre, TabNet consente all'utente di selezionare le caratteristiche più importanti nei dati e focalizzare la propria attenzione su di esse. Ciò aiuta a ridurre la complessità dell'intero modello e le spese computazionali per il suo utilizzo.
TabNet si è rivelato molto promettente nelle recenti ricerche e ha dimostrato di essere un'ottima alternativa ai modelli di deep learning esistenti su set di dati di grandi dimensioni. TabNet è un potente strumento per un'ampia varietà di applicazioni tra cui analisi di serie temporali, diagnosi mediche, rilevamento di frodi e molto altro.
