TabNet Google AI द्वारा विकसित एक ओपन सोर्स आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल है, जिसका उपयोग सारणीबद्ध डेटा के लिए एप्लिकेशन प्रदान करने में किया जाता है। मॉडल अप्रैल 2020 में जारी किया गया था और यह ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित है, जो मॉडल को तंत्रिका नेटवर्क की आवश्यकता के बिना डेटा के अनुक्रमों को संसाधित करने में सक्षम बनाता है। टैबनेट का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया गया है, जैसे सारणीबद्ध वर्गीकरण, प्रतिगमन और सिफारिशें।
टैबनेट एक बहु-आयामी ध्यान तंत्र को लागू करने के लिए ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का निर्माण करता है, जो विभिन्न फीचर मूल्यों के बीच संबंधों को सीख सकता है। ध्यान तंत्र का उपयोग महत्वपूर्ण जानकारी की पहचान करने और उसे आंकड़ों और पैटर्न के रूप में व्याख्या करने के लिए किया जाता है। ध्यान के उपयोग से टैबनेट को डेटा सेट में प्रभावशाली विशेषताओं की पहचान करने में मदद मिलती है, जो सारणीबद्ध डेटा वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए उपयोगी है।
टैबनेट को बड़ी मात्रा में कम्प्यूटेशनल संसाधनों या मैन्युअल फीचर इंजीनियरिंग की आवश्यकता के बिना मॉडल जटिलता, ओवरफिटिंग और अत्यधिक विषम डेटासेट जैसी समस्याओं का समाधान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मॉडल बड़े डेटा के सेट को संभालने, पूर्वानुमान, समय-श्रृंखला पूर्वानुमान और ग्राहक विभाजन जैसे अनुप्रयोगों को सक्षम करने में भी सक्षम है।
कुल मिलाकर, टैबनेट सारणीबद्ध मशीन सीखने के कार्यों के लिए एक शक्तिशाली और बहुमुखी मंच प्रदान करता है। प्रभावशाली विशेषताओं की पहचान करने और सांख्यिकीय पैटर्न की व्याख्या करने की अपनी क्षमता के साथ, टैबनेट विभिन्न प्रकार की अंतर्दृष्टि और भविष्यवाणियों के साथ एप्लिकेशन प्रदान कर सकता है। टैबनेट एआई उद्योग में डेटा जटिलता और ओवरफिटिंग जैसी समस्याओं के लिए कुशल समाधान प्रदान करता है।