Открытый код ФКН ВШЭ

rtdl-num-embeddings

Библиотека на python, позволяющая получать эмбеддинги для непрерывных признаков в задачах для табличных данных. Используемые вместо скалярных признаков эмбеддинги улучшают итоговое качество моделей на специфических задачах, при этом не увеличивая вычислительную сложность. В своей работе авторы представляют несколько алгоритмов получения эбмеддингов, а в экспериментальной части показывают состоятельность метода. В частности, сравнивая DL-алгоритмы с классическими подходами, такими как GBDT, на задачах, заточенных под последние. В таком режиме DL методы без использования эмебеддингов уступают классическим, а при использовании обходят их. Библиотека может быть полезна DS-специалистам, дата аналитикам и ML-инженерам.

статья | код

GitHub

GitHub - yandex-research/rtdl-num-embeddings: (NeurIPS 2022) On Embeddings for Numerical Features in Tabular Deep Learning

(NeurIPS 2022) On Embeddings for Numerical Features in Tabular Deep Learning - yandex-research/rtdl-num-embeddings

🔥12

www.tgoop.com/hse_cs_opensource/66

924 viewsJan 3 at 11:16

rtdl-num-embeddings

Библиотека на python, позволяющая получать эмбеддинги для непрерывных признаков в задачах для табличных данных. Используемые вместо скалярных признаков эмбеддинги улучшают итоговое качество моделей на специфических задачах, при этом не увеличивая вычислительную сложность. В своей работе авторы представляют несколько алгоритмов получения эбмеддингов, а в экспериментальной части показывают состоятельность метода. В частности, сравнивая DL-алгоритмы с классическими подходами, такими как GBDT, на задачах, заточенных под последние. В таком режиме DL методы без использования эмебеддингов уступают классическим, а при использовании обходят их. Библиотека может быть полезна DS-специалистам, дата аналитикам и ML-инженерам.

статья | код

BY Открытый код ФКН ВШЭ