ٹیب نیٹ

TabNet ایک اوپن سورس مصنوعی ذہانت (AI) ماڈل ہے جسے Google AI نے تیار کیا ہے، جو ٹیبلر ڈیٹا کے لیے ایپلی کیشنز فراہم کرنے میں استعمال ہوتا ہے۔ یہ ماڈل اپریل 2020 میں جاری کیا گیا تھا اور یہ ٹرانسفارمر فن تعمیر پر مبنی ہے، جو ماڈل کو نیورل نیٹ ورک کی ضرورت کے بغیر ڈیٹا کی ترتیب پر کارروائی کرنے کے قابل بناتا ہے۔ ٹیب نیٹ کو مختلف ایپلی کیشنز میں استعمال کیا گیا ہے، جیسے ٹیبلر درجہ بندی، رجعت، اور سفارشات۔

TabNet ایک کثیر جہتی توجہ کے طریقہ کار کو لاگو کرنے کے لیے ٹرانسفارمر فن تعمیر پر استوار کرتا ہے، جو مختلف خصوصیات کی اقدار کے درمیان تعلقات کو سیکھ سکتا ہے۔ توجہ کا طریقہ کار اہم معلومات کی شناخت کرنے اور اسے اعداد و شمار اور نمونوں کے طور پر تشریح کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ توجہ کا استعمال ٹیب نیٹ کو ڈیٹا سیٹس میں بااثر خصوصیات کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتا ہے، جو ٹیبلر ڈیٹا کی درجہ بندی اور ریگریشن کے کاموں کے لیے مفید ہے۔

TabNet کو کمپیوٹیشنل وسائل یا مینوئل فیچر انجینئرنگ کی ایک بڑی مقدار کی ضرورت کے بغیر ماڈل کی پیچیدگی، اوور فٹنگ، اور انتہائی متزلزل ڈیٹاسیٹس جیسے مسائل کو حل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ ماڈل بڑے ڈیٹا کے سیٹ کو سنبھالنے، ایپلیکیشنز جیسے کہ پیشن گوئی، ٹائم سیریز کی پیشن گوئی، اور کسٹمر سیگمنٹیشن کو فعال کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔

مجموعی طور پر، TabNet ٹیبلر مشین لرننگ کے کاموں کے لیے ایک طاقتور اور ورسٹائل پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے۔ بااثر خصوصیات کی شناخت اور شماریاتی نمونوں کی تشریح کرنے کی صلاحیت کے ساتھ، TabNet مختلف قسم کی بصیرت اور پیشین گوئیوں کے ساتھ ایپلیکیشنز فراہم کر سکتا ہے۔ TabNet AI صنعت میں ڈیٹا کی پیچیدگی اور اوور فٹنگ جیسے مسائل کے لیے موثر حل فراہم کرتا ہے۔