Tabular data에서 우수한 성능을 냈던 Tree based ensemble Model의 특징을 딥러닝에 적용하기 위한 TabNet: Attentive Interpretable Tabular Learning 논문을 소개하고자 합니다. CONCEPT 현실 세계 데이터는 딥러닝에서 가장 일반적으로 사용되는 정형 데이터임에도 불구하고 1) 빠르게 개발할 수 있고, 2) 성능이 우수하며, 3) 높은 해석력을 가지고 있는 트리 기반 앙상블 모델들로 문제를 해결하고 있습니다. 논문 저자는 트리 기반 앙상블 모델들이 딥러닝에 비해 정형 데이터에서 학습에 보다 논리적이고 합리적인 접근 방법이라고 소개합니다. 왜냐하면 일반적으로 관측되는 정형 데이터는 대략적인 초평면(hyperplane) 경계를 지니고 있는 매니폴..

Auto ML PyCaret 평소 Auto ML에 관심만 있었지 실제로 사용해보지 못했는데 연휴 동안 살펴보면서 Auto ML 패키지 중 접근성이 좋은 PyCaret을 소개해보고자 한다. pycaret.org/ Home - PyCaret Data Preparation in PyCaret Whether its imputing missing values, transforming categorical data, feature engineering or even hyperparameter tuning of models, PyCaret automates all of it. It orchestrates the entire pipeline no matter how complex it is. pycaret.org Au..