В каких случаях использование архитектуры TabNet будет эффективнее, чем использование классических табличных моделей?

Использование архитектуры TabNet может быть эффективнее, чем использование классических табличных моделей, в следующих случаях:

• Необходимость в высокой производительности. www.tutorialspoint.com cloud.google.com TabNet сочетает в себе объяснимость (сродни более простым древовидным моделям) и в то же время быстроту (аналогичен глубоким нейронным сетям). www.tutorialspoint.com cloud.google.com
• Отсутствие необходимости в предварительной обработке данных. habr.com readmedium.com TabNet использует необработанные табличные данные без предварительной обработки и обучается с использованием оптимизации на основе методов градиентного спуска. habr.com arxiv.org
• Наличие большой исходной выборки данных. habr.com Самоконтролируемое обучение для табличных данных значительно повышает темп обучения при наличии достаточно большой исходной выборки данных. habr.com

Также TabNet подходит для приложений в сфере розничной торговли, финансов и страхования, включая прогнозирование, обнаружение мошенничества и прогнозирование кредитного рейтинга. www.tutorialspoint.com cloud.google.com