TabNet은 Google AI가 제안한 신경망 아키텍처로 딥러닝 모델이라고 합니다. 이 모델의 목적은 대규모 데이터 세트를 신속하게 처리하고 실시간 예측을 효율적으로 생성하는 것입니다.
TabNet은 최근 딥 러닝의 발전, 즉 주의 메커니즘과 autoML의 조합을 기반으로 합니다. TabNet의 디자인은 데이터베이스 테이블이나 CSV 파일에 있는 것과 같은 표 형식 데이터에 맞게 조정되었습니다.
TabNet 모델은 그래프 격자, 기능 선택기, 주의 게이트 및 예측 네트워크를 포함한 여러 부분으로 구성됩니다. 그래프 격자는 변수와 해당 값 간의 관계를 캡처하는 데 사용되는 인코딩입니다. 특징 선택기는 입력 데이터의 변수 중 출력에 가장 큰 영향을 미치는 변수를 선택하는 데 사용됩니다. 주의 게이트는 선택된 기능을 사용하여 특정 변수를 예측 네트워크에 전달할 시기를 결정합니다. 마지막으로 예측 네트워크는 예측을 생성하는 데 사용됩니다.
TabNet의 주요 장점은 정확하고 효율적인 대규모 데이터 세트에 대한 실시간 예측을 생성하는 기능입니다. 또한 TabNet을 사용하면 사용자는 데이터에서 가장 중요한 기능을 선택하고 해당 기능에 주의를 집중할 수 있습니다. 이는 전체 모델의 복잡성과 이를 사용하는 데 드는 계산 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
TabNet은 최근 연구에서 큰 가능성을 보였으며 대규모 데이터 세트에 대한 기존 딥 러닝 모델에 대한 훌륭한 대안임이 입증되었습니다. TabNet은 시계열 분석, 의료 진단, 사기 탐지 등을 포함한 다양한 애플리케이션을 위한 강력한 도구입니다.
