Fugu-MT 論文翻訳(概要): TransTab: Learning Transferable Tabular Transformers Across Tables

論文の概要: TransTab: Learning Transferable Tabular Transformers Across Tables

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09328v1
Date: Thu, 19 May 2022 05:34:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-21 05:46:41.579499
Title: TransTab: Learning Transferable Tabular Transformers Across Tables
Title（参考訳）: TransTab: テーブル間のトランスフォーマを学習する
Authors: Zifeng Wang, Jimeng Sun
Abstract要約: タブラルデータ(またはテーブル)は機械学習(ML)で最も広く使われているデータ形式である異なる列の異なるテーブルをマージするには重いデータクリーニングが必要です TransTabは各サンプル(テーブル内の行)を一般化可能な埋め込みベクトルに変換する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 42.859662256134584
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Tabular data (or tables) are the most widely used data format in machine learning (ML). However, ML models often assume the table structure keeps fixed in training and testing. Before ML modeling, heavy data cleaning is required to merge disparate tables with different columns. This preprocessing often incurs significant data waste (e.g., removing unmatched columns and samples). How to learn ML models from multiple tables with partially overlapping columns? How to incrementally update ML models as more columns become available over time? Can we leverage model pretraining on multiple distinct tables? How to train an ML model which can predict on an unseen table? To answer all those questions, we propose to relax fixed table structures by introducing a Transferable Tabular Transformer (TransTab) for tables. The goal of TransTab is to convert each sample (a row in the table) to a generalizable embedding vector, and then apply stacked transformers for feature encoding. One methodology insight is combining column description and table cells as the raw input to a gated transformer model. The other insight is to introduce supervised and self-supervised pretraining to improve model performance. We compare TransTab with multiple baseline methods on diverse benchmark datasets and five oncology clinical trial datasets. Overall, TransTab ranks 1.00, 1.00, 1.78 out of 12 methods in supervised learning, feature incremental learning, and transfer learning scenarios, respectively; and the proposed pretraining leads to 2.3\% AUC lift on average over the supervised learning.}
Abstract（参考訳）: 表データ(または表)は、機械学習(ml)で最も広く使われているデータフォーマットである。しかしながら、mlモデルは、しばしば、テーブル構造がトレーニングとテストで固定されていると仮定する。 MLモデリングの前には、異なる列のテーブルをマージするために、重いデータクリーニングが必要である。この前処理は、しばしば重要なデータムダを引き起こす(例えば、未整合カラムやサンプルを取り除く)。部分的に重なる列を持つ複数のテーブルからMLモデルを学ぶには? より多くの列が使えるようになるにつれて、MLモデルをインクリメンタルに更新する方法? 複数の異なるテーブルでモデルの事前トレーニングを活用できますか? 目に見えないテーブルで予測できるMLモデルをトレーニングする方法? これらの質問に答えるために,テーブルにトランスファー可能な表型トランスフォーマ(transtab)を導入することで,固定テーブル構造を緩和する。 transtabの目標は、各サンプル(テーブルの行)を一般化可能な埋め込みベクトルに変換し、特徴エンコーディングにスタックトランスを適用することである。一つの方法論の洞察は、列記述とテーブルセルをゲートトランスフォーマモデルへの生入力として組み合わせることである。もうひとつの洞察は、モデルパフォーマンスを改善するために、教師付きおよび自己教師付き事前トレーニングを導入することだ。多様なベンチマークデータセットと5つのオンコロジー臨床試験データセットを用いて,TransTabと複数のベースライン手法を比較した。総じて、transtabは教師付き学習の12つの方法のうち1.00, 1.00, 1.78をランク付けし、特徴量増加学習、転校学習のシナリオをそれぞれランク付けした。 }

関連論文リスト

Tabular Transfer Learning via Prompting LLMs [52.96022335067357]
大規模言語モデル(LLM)を用いたラベル付き(あるいは異種)ソースデータを利用した新しいフレームワークPrompt to Transfer (P2T)を提案する。 P2Tは、ターゲットタスク機能と強く相関しているソースデータセットの列の特徴を特定し、ターゲットタスクに関連する例を作成し、プロンプトの擬似宣言を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-09T11:30:52Z)
Multimodal Table Understanding [26.652797853893233]
直感的な視覚情報を使ってテーブルを直接理解する方法は、より実用的なアプリケーションを開発する上で極めて重要かつ緊急の課題である。そこで我々は,様々なテーブル関連要求に対して,モデルが正しい応答を生成する必要がある,新しい問題であるマルチモーダルテーブル理解を提案する。汎用マルチモーダル大言語モデル(MLLM)であるTable-LLaVAを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-12T11:27:03Z)
Deep Learning with Tabular Data: A Self-supervised Approach [0.0]
本研究では,自己指導型学習手法を用いた。目的は、分類的特徴と数値的特徴の最も効果的なTabTransformerモデル表現を見つけることである。この研究は、TabTransformerモデルの様々なバリエーションを作成することによって、新しいアプローチを提示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-26T23:12:41Z)
TAP4LLM: Table Provider on Sampling, Augmenting, and Packing Semi-structured Data for Large Language Model Reasoning [55.33939289989238]
テーブルベースタスクにおいて,大規模言語モデル(LLM)を効果的に活用するための汎用プリプロセッサスイートとして,TAP4LLMを提案する。 1)大きなテーブルをクエリセマンティクスに基づいて管理可能なサブテーブルに分解するテーブルサンプリング、(2)外部ソースやモデルから追加の知識でテーブルを拡張するテーブル拡張、(3)テーブルパッキングとシリアライゼーションによりテーブルをLLMの理解に適したさまざまなフォーマットに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-14T15:37:04Z)
Rethinking Pre-Training in Tabular Data: A Neighborhood Embedding Perspective [71.45945607871715]
メタ表現(TabPTM)を用いたタブラルデータ事前学習を提案する。中心となる考え方は、データインスタンスを共有機能空間に埋め込むことで、各インスタンスは、近隣の固定数とそのラベルまでの距離で表現される。 101データセットの大規模な実験は、微調整の有無にかかわらず、分類タスクと回帰タスクの両方においてTabPTMの有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-31T18:03:54Z)
Retrieval-Based Transformer for Table Augmentation [14.460363647772745]
我々は、自動データラングリングに対する新しいアプローチを導入する。本研究の目的は,行数や列数,データ計算などのテーブル拡張タスクに対処することである。我々のモデルは、教師付き統計手法と最先端のトランスフォーマーベースモデルの両方より一貫して、実質的に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-20T18:51:21Z)
XTab: Cross-table Pretraining for Tabular Transformers [29.419276738753968]
XTabは、さまざまなドメインのデータセット上の表型トランスフォーマーのクロステーブル事前トレーニングのためのフレームワークである。 XTabは、複数の表型変換器の一般化性、学習速度、性能を一貫して向上させることを示す。回帰、二分法、多クラス分類といった様々なタスクにおいて、最先端の表層深層学習モデルよりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-10T12:17:52Z)
TabRet: Pre-training Transformer-based Tabular Models for Unseen Columns [12.139158398361866]
TabRetは、事前トレーニングで見えない列を含む下流タスクで動作するように設計されている。実験では、TabRetを多数の公衆衛生調査で事前訓練し、医療における分類タスクを微調整した。さらに,プレトレーニング中のカラムの再起動およびランダムシャッフル増大が,性能向上に寄与することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-28T06:03:41Z)
OmniTab: Pretraining with Natural and Synthetic Data for Few-shot Table-based Question Answering [106.73213656603453]
最小限のアノテーションによるテーブルベースのQAモデルを構築した。本稿では、自然データと合成データの両方を消費する全能事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-08T01:23:45Z)
Multi-layer Optimizations for End-to-End Data Analytics [71.05611866288196]
代替アプローチを実現するフレームワークであるIFAQ(Iterative Functional Aggregate Queries)を紹介する。 IFAQは、特徴抽出クエリと学習タスクを、IFAQのドメイン固有言語で与えられた1つのプログラムとして扱う。 IFAQ の Scala 実装が mlpack,Scikit,特殊化を数桁で上回り,線形回帰木モデルや回帰木モデルを複数の関係データセット上で処理可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-10T16:14:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。