TabNet é uma arquitetura de rede neural proposta pelo Google AI que é conhecida como modelo de aprendizado profundo. O objetivo deste modelo é processar rapidamente grandes conjuntos de dados e gerar previsões em tempo real com eficiência.
TabNet é baseado em uma combinação de avanços recentes em aprendizagem profunda, nomeadamente mecanismos de atenção e autoML. O design do TabNet é adaptado para dados tabulares, como os encontrados em tabelas de banco de dados ou arquivos CSV.
O modelo TabNet consiste em várias partes, incluindo uma estrutura gráfica, seletor de recursos, porta de atenção e rede de previsão. A rede gráfica é uma codificação usada para capturar as relações entre as variáveis e seus respectivos valores. O seletor de recursos é usado para selecionar qual das variáveis nos dados de entrada tem maior influência na saída. A porta de atenção usa os recursos selecionados para determinar quando passar certas variáveis para a rede de previsão. Por último, a rede de previsão é usada para gerar previsões.
A principal vantagem do TabNet é sua capacidade de gerar previsões em tempo real em grandes conjuntos de dados que sejam precisas e eficientes. Além disso, o TabNet permite ao usuário selecionar os recursos mais importantes dos dados e concentrar sua atenção neles. Isso ajuda a reduzir a complexidade de todo o modelo e as despesas computacionais de seu uso.
TabNet mostrou-se muito promissor em pesquisas recentes e provou ser uma ótima alternativa aos modelos de aprendizagem profunda existentes em grandes conjuntos de dados. TabNet é uma ferramenta poderosa para uma ampla variedade de aplicações, incluindo análise de séries temporais, diagnóstico médico, detecção de fraudes e muito mais.
