Yandex представляет TabReD: новый стандарт для табличного машинного обучения

 Yandex Introduces TabReD: A New Benchmark for Tabular Machine Learning

Введение нового бенчмарка TabReD от Yandex для табличного машинного обучения

В последние годы исследования в области табличного машинного обучения стремительно развиваются. Однако они по-прежнему представляют значительные вызовы для исследователей и практиков. Традиционные академические бенчмарки для табличного машинного обучения не полностью отражают сложности, с которыми сталкиваются в реальных промышленных приложениях.

Практические решения и ценность

Для решения этих проблем исследователи из Yandex и HSE University представили TabReD, новый бенчмарк, разработанный для отражения промышленных приложений табличных данных. TabReD состоит из восьми наборов данных из реальных приложений в областях финансов, доставки еды и недвижимости. Код и наборы данных были сделаны общедоступными на GitHub.

Для создания TabReD исследователи использовали наборы данных из соревнований Kaggle и приложений машинного обучения Yandex. Они удостоверились, что наборы данных являются табличными, соответствуют практикам промышленной инженерии признаков и исключили наборы данных с утечкой информации. Также они обеспечили наличие временных меток и достаточное количество выборок для разделения по времени, исключив наборы данных без будущих экземпляров.

Восьмой набор данных в бенчмарке TabReD включает следующее:

  • Homesite Insurance
  • Ecom Offers
  • HomeCredit Default
  • Sberbank Housing
  • Cooking Time
  • Delivery ETA
  • Maps Routing
  • Weather

Эти наборы данных обладают двумя ключевыми практическими свойствами, часто отсутствующими в академических бенчмарках. Во-первых, они разделены на обучающие, валидационные и тестовые наборы данных на основе временных меток, что существенно для точной оценки. Во-вторых, они включают больше признаков благодаря обширным усилиям по сбору данных и инженерии признаков.

Исследователи провели тестирование недавних методов глубокого обучения для табличных данных на бенчмарке TabReD, чтобы оценить их производительность с разбиением данных по времени и дополнительными признаками. Они пришли к выводу, что разделение данных по времени имеет решающее значение для правильной оценки. Результаты выявили MLP с эмбеддингами для непрерывных признаков как простую, но эффективную базовую модель глубокого обучения, в то время как более сложные модели показали менее впечатляющую производительность в этом контексте.

TabReD устраняет разрыв между академическими исследованиями и промышленным применением в табличном машинном обучении. Он позволяет исследователям разрабатывать и оценивать модели, которые более вероятно будут успешно работать в производственных средах, предоставляя бенчмарк, который тесно соответствует реальным сценариям. Это критически важно для упрощенного принятия новых исследовательских результатов в практических приложениях.

Бенчмарк TabReD задает направление для исследования дополнительных аспектов, таких как непрерывное обучение, учет постепенных временных изменений и улучшение техник выбора и инженерии признаков. Он также подчеркивает необходимость разработки надежных протоколов оценки для более точной оценки реальной производительности моделей машинного обучения в динамичных реальных средах.

Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.

Если вы хотите узнать больше о бенчмарке TabReD, обратитесь к GitHub.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…