Прорыв в области искусственного интеллекта: новая модель TabM для работы с большими таблицами данных

Ученые из лаборатории Yandex Research представили новую модель под названием TabM, предназначенную для работы с большими таблицами данных и позволяющую делать очень точные прогнозы с использованием относительно немного вычислительных ресурсов. Модели машинного обучения для таблиц могут быть полезны во многих разных областях, например, при прогнозировании потребления электроэнергии или определении риска заболеваний у пациентов.

Нейросетевая архитектура и параметро-эффективное ансамблирование

Сама модель построена на основе нейросетевой архитектуры, что является относительно новым подходом в этой области. Традиционно для работы с таблицами данных использовались другие методы, такие как градиентный бустинг. Однако нейросетевые решения для работы с данными показывают большую универсальность и эффективность. Одним из ключевых моментов TabM является ее способность к параметро-эффективному ансамблированию, что означает, что внутри одной модели создается несколько виртуальных подмоделей, которые работают вместе для достижения более точных результатов.

Тестирование и применение на практике

При тестировании TabM на 46 разных наборах данных она показала очень хорошие результаты, заняв в среднем первое или второе место. Это очень важно, потому что обычно модели работают хорошо только на определенных наборах данных, под которые они были оптимизированы. TabM же показала себя как универсальная и эффективная модель, которую можно использовать без глубокой донастройки. Прогнозирование с помощью искусственного интеллекта может быть использовано для решения реальных проблем, таких как предсказание выживаемости пациентов после трансплантации костного мозга.

Уже сейчас TabM применяется на практике, например, на платформе Kaggle, где проводятся международные соревнования по анализу данных с помощью нейросетей и машинному обучению. Разработка моделей для больших таблиц является перспективной областью, которая может принести большую пользу в различных областях, таких как медицина, финансы и другие, где требуется анализ больших массивов данных и эффективное прогнозирование результатов. Например, применение искусственного интеллекта в медицине может помочь в диагностике и лечении заболеваний, а анализ данных с помощью нейросетей может помочь в прогнозировании потребления электроэнергии и других ресурсов.

Больше новостей в нашем телеграм канале I ROBOT