Нейронные сети для табличных данных: ансамблевое обучение без деревьев Нейронные сети применяются практически к любым типам данных (изображения, аудио, текст, видео, графики и т. д.). Только с табличными данными древовидные ансамбли, такие как случайные леса и деревья с градиентным усилением, по-прежнему намного более популярны. Если вы хотите заменить эту успешную классику нейронными сетями, ансамблевое обучение по-прежнему может быть ключевой идеей. В этом сообщении в блоге..

Опыт показывает, что табличные данные являются очень ценным источником данных для продаж, маркетинга, управления оттоком клиентов, операций и управления рисками, а также для других случаев использования в бизнесе. Тем не менее, табличные данные не получают того внимания, которого они заслуживают, даже несмотря на то, что они часто составляют большую часть данных организации и содержат ее конкурентное преимущество и уникальную интеллектуальную собственность. Табличные данные имеют..

Обзор статьи Обзор статьи: TabR: раскрытие возможностей табличного глубокого обучения, дополненного поиском DL для табличных данных — наконец, лучше, чем модели повышения градиента? Код ссылки Бумажная ссылка Последние тенденции привели к появлению табличных моделей глубокого обучения, дополненных поиском, которые используют связанные точки данных для более точных прогнозов. Однако текущие реализации этого подхода показали небольшое улучшение по сравнению с моделями, не..

Генеративно-состязательная сеть Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это тип архитектуры глубокого обучения, состоящий из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. Генератор обучен генерировать новые выборки данных, которые аналогичны заданному набору фактических выборок данных. Напротив, дискриминатор обучен различать сгенерированные выборки и настоящие выборки. Две сети тренируются в соревновании друг с другом, когда генератор пытается создать выборки, неотличимые от..

Глубокое обучение произвело революцию во многих задачах машинного обучения из области компьютерного зрения, обработки естественного языка, обучения с подкреплением и т.д. разные алгоритмы повышения градиента , если интересно). Интуитивно это странно, не правда ли? Нейронные сети - универсальные аппроксиматоры, и в идеале они должны иметь возможность аппроксимировать функцию даже в табличной области данных. Или может быть, но им нужен огромный объем данных, чтобы правильно изучить эту..