論文の概要: Deep Learning within Tabular Data: Foundations, Challenges, Advances and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03540v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 05:23:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:25.800000
• Title: Deep Learning within Tabular Data: Foundations, Challenges, Advances and Future Directions
• Title（参考訳）: タブラルデータにおけるディープラーニング - 基礎,課題,進歩,今後の方向性
• Authors: Weijieying Ren, Tianxiang Zhao, Yuqing Huang, Vasant Honavar,
• Abstract要約: タブラルデータはまだ、さまざまな現実世界のアプリケーションで広く使われているデータタイプのひとつだ。 しかし、この領域の効果的な表現学習は、不規則なパターン、不均一な特徴分布、複雑なカラム間の依存関係など、ユニークな課題を生んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.795774784702568
• License:
• Abstract: Tabular data remains one of the most prevalent data types across a wide range of real-world applications, yet effective representation learning for this domain poses unique challenges due to its irregular patterns, heterogeneous feature distributions, and complex inter-column dependencies. This survey provides a comprehensive review of state-of-the-art techniques in tabular data representation learning, structured around three foundational design elements: training data, neural architectures, and learning objectives. Unlike prior surveys that focus primarily on either architecture design or learning strategies, we adopt a holistic perspective that emphasizes the universality and robustness of representation learning methods across diverse downstream tasks. We examine recent advances in data augmentation and generation, specialized neural network architectures tailored to tabular data, and innovative learning objectives that enhance representation quality. Additionally, we highlight the growing influence of self-supervised learning and the adaptation of transformer-based foundation models for tabular data. Our review is based on a systematic literature search using rigorous inclusion criteria, encompassing 127 papers published since 2020 in top-tier conferences and journals. Through detailed analysis and comparison, we identify emerging trends, critical gaps, and promising directions for future research, aiming to guide the development of more generalizable and effective tabular data representation methods.
• Abstract（参考訳）: タブラルデータはこの領域における効果的な表現学習は、不規則なパターン、不均一な特徴分布、複雑なカラム間の依存関係など、ユニークな課題を生んでいる。 この調査は、トレーニングデータ、ニューラルアーキテクチャ、学習目標の3つの基本設計要素を中心に構築された、表形式のデータ表現学習における最先端技術に関する包括的なレビューを提供する。 アーキテクチャ設計や学習戦略に重点を置く以前の調査とは異なり、さまざまな下流タスクにおける表現学習手法の普遍性と堅牢性を強調する全体論的な視点を採用する。 データ拡張と生成の最近の進歩、表型データに適した特殊なニューラルネットワークアーキテクチャ、表現品質を高める革新的な学習目標について検討する。 さらに、自己教師型学習の影響の増大と、表データに対するトランスフォーマーベース基礎モデルの適応を強調した。 本稿は,厳格な包括的基準を用いた体系的な文献検索に基づいて,2020年以降の117の論文をトップレベルの会議や雑誌に掲載した。 より詳細な分析と比較を通じて、より一般化可能で効果的な表型データ表現法の開発を導くことを目的として、今後の研究に向けた新たなトレンド、批判的ギャップ、有望な方向性を特定する。

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