تاب نت

TabNet هو نموذج مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي (AI) تم تطويره بواسطة Google AI، والذي يستخدم في توفير التطبيقات للبيانات الجدولية. تم إصدار النموذج في أبريل 2020 ويعتمد على بنية المحولات، والتي تمكن النموذج من معالجة تسلسل البيانات دون الحاجة إلى شبكة عصبية. تم استخدام TabNet في تطبيقات مختلفة، مثل التصنيف الجدولي والانحدار والتوصيات.

يعتمد TabNet على بنية المحولات لتطبيق آلية اهتمام متعددة الأبعاد، والتي يمكنها تعلم العلاقات بين قيم الميزات المختلفة. تُستخدم آلية الانتباه لتحديد المعلومات المهمة وتفسيرها على أنها إحصائيات وأنماط. يساعد استخدام الاهتمام TabNet على تحديد الميزات المؤثرة في مجموعات البيانات، وهو أمر مفيد لتصنيف البيانات الجدولية ومهام الانحدار.

تم تصميم TabNet لمعالجة مشكلات مثل تعقيد النماذج والتركيب الزائد ومجموعات البيانات شديدة الانحراف دون الحاجة إلى قدر كبير من الموارد الحسابية أو هندسة الميزات اليدوية. النموذج قادر أيضًا على التعامل مع مجموعات من البيانات الضخمة، وتمكين التطبيقات مثل التنبؤ، والتنبؤ بالسلاسل الزمنية، وتجزئة العملاء.

بشكل عام، يوفر TabNet منصة قوية ومتعددة الاستخدامات لمهام التعلم الآلي المجدولة. بفضل قدرته على تحديد الميزات المؤثرة وتفسير الأنماط الإحصائية، يمكن لـ TabNet تزويد التطبيقات بأنواع مختلفة من الرؤى والتنبؤات. يوفر TabNet حلولاً فعالة للمشاكل في صناعة الذكاء الاصطناعي مثل تعقيد البيانات والتجهيز الزائد.