論文の概要: TALENT: A Tabular Analytics and Learning Toolbox

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04057v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 16:57:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 17:14:12.626007
• Title: TALENT: A Tabular Analytics and Learning Toolbox
• Title（参考訳）: TALENT: 語彙分析と学習ツールボックス
• Authors: Si-Yang Liu, Hao-Run Cai, Qi-Le Zhou, Han-Jia Ye,
• Abstract要約: 本稿では,表型手法の活用,分析,比較を行うためにTALENT (Tabular Analytics and LEarNing Toolbox) という汎用的なディープラーニングツールボックスを提案する。 TALENTは、様々なエンコーディングおよび正規化モジュールに関連する、20以上の深い表層予測手法の広範なコレクションを含んでいる。 本稿では,ツールボックスの設計と機能について述べるとともに,その実践的応用をいくつかのケーススタディを通じて説明し,ツールボックスをベースとした各種手法の性能について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.921160457502644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tabular data is one of the most common data sources in machine learning. Although a wide range of classical methods demonstrate practical utilities in this field, deep learning methods on tabular data are becoming promising alternatives due to their flexibility and ability to capture complex interactions within the data. Considering that deep tabular methods have diverse design philosophies, including the ways they handle features, design learning objectives, and construct model architectures, we introduce a versatile deep-learning toolbox called TALENT (Tabular Analytics and LEarNing Toolbox) to utilize, analyze, and compare tabular methods. TALENT encompasses an extensive collection of more than 20 deep tabular prediction methods, associated with various encoding and normalization modules, and provides a unified interface that is easily integrable with new methods as they emerge. In this paper, we present the design and functionality of the toolbox, illustrate its practical application through several case studies, and investigate the performance of various methods fairly based on our toolbox. Code is available at https://github.com/qile2000/LAMDA-TALENT.
• Abstract（参考訳）: タブラルデータ(Tabular data)は、機械学習において最も一般的なデータソースの1つである。 この分野では、様々な古典的手法が実用性を示しているが、その柔軟性とデータ内の複雑な相互作用を捉える能力により、表形式のデータに対するディープラーニング手法は有望な代替手段になりつつある。 深い表型手法には,特徴の扱い方,設計学習の目的,モデルアーキテクチャの構築など,多種多様な設計哲学が存在することを考慮し,表型手法の活用,分析,比較を行うためにTALENT(Tabular Analytics and LEarNing Toolbox)と呼ばれる汎用的なディープラーニングツールボックスを導入する。 TALENTは、様々なエンコーディングおよび正規化モジュールに関連する、20以上の深い表層予測メソッドの広範なコレクションを含み、新しいメソッドが現れると容易に統合可能な統一インターフェースを提供する。 本稿では,ツールボックスの設計と機能について述べるとともに,その実践的応用をいくつかのケーススタディを通じて説明し,ツールボックスをベースとした各種手法の性能について検討する。 コードはhttps://github.com/qile2000/LAMDA-TALENTで公開されている。

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