TabNet là kiến trúc mạng thần kinh do Google AI đề xuất, được gọi là mô hình học sâu. Mục đích của mô hình này là xử lý nhanh các bộ dữ liệu lớn và tạo ra các dự đoán theo thời gian thực một cách hiệu quả.
TabNet dựa trên sự kết hợp của những tiến bộ gần đây trong học sâu, cụ thể là cơ chế chú ý và autoML. Thiết kế của TabNet được điều chỉnh cho phù hợp với dữ liệu dạng bảng như dữ liệu được tìm thấy trong các bảng cơ sở dữ liệu hoặc tệp CSV.
Mô hình TabNet bao gồm một số phần, bao gồm mạng biểu đồ, bộ chọn tính năng, cổng chú ý và mạng dự báo. Mạng biểu đồ là một mã hóa được sử dụng để nắm bắt mối quan hệ giữa các biến và giá trị tương ứng của chúng. Bộ chọn tính năng được sử dụng để chọn biến nào trong dữ liệu đầu vào có ảnh hưởng cao nhất đến đầu ra. Cổng chú ý sử dụng các tính năng đã chọn để xác định thời điểm chuyển các biến nhất định vào mạng dự báo. Cuối cùng, mạng dự báo được sử dụng để tạo dự đoán.
Ưu điểm chính của TabNet là khả năng tạo dự đoán theo thời gian thực trên các tập dữ liệu lớn vừa chính xác vừa hiệu quả. Ngoài ra, TabNet cho phép người dùng chọn các tính năng quan trọng nhất trong dữ liệu và tập trung sự chú ý vào chúng. Điều này giúp giảm độ phức tạp của toàn bộ mô hình và chi phí tính toán khi sử dụng nó.
TabNet đã cho thấy nhiều hứa hẹn trong nghiên cứu gần đây và đã được chứng minh là sự thay thế tuyệt vời cho các mô hình deep learning hiện có trên các tập dữ liệu lớn. TabNet là một công cụ mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng bao gồm phân tích chuỗi thời gian, chẩn đoán y tế, phát hiện gian lận và nhiều ứng dụng khác.
