Небольшая новость для тех, кто следит за DL для табличных данных. Мы тут выпустили Python пакет для TabM — нашей tabular DL архитектуры, о которой я рассказывал раньше.
С момента анонса TabM прошел проверку практикой, и если в одном предложении, то TabM значительно усилил нишу практичных бейзлайнов в табличном DL. То есть взять TabM и получить хорошие результаты люди смогли в самых разных контекстах: и на Kaggle, и на масштабе 100M объектов, и в академических исследованиях.
Пакет делает чуть более доступным как сам TabM, так и эффективное ансамблирование, и предлагает такое:
- PyTorch реализация TabM
- PyTorch слои и функции для построения своих эффективных ансамблей.
- Jupyter/Colab пример с обучением TabM.
💻
pip install tabmСсылки:
- Пакет
- Colab пример
- Статья
