在机器学习和人工智能领域,表格数据一直是一个重要但具有挑战性的研究方向。与图像、文本等非结构化数据相比,表格数据的处理和建模往往更加复杂。为了推动这一领域的发展,Yandex Research团队创建了RTDL (Research on Tabular Deep Learning)项目,旨在汇集和推广表格数据深度学习的最新研究成果。
RTDL项目是一个开源的研究平台,主要包含两大部分:
该项目在GitHub上已获得了865颗星和100次fork,显示出研究社区对其的高度关注。
RTDL项目涵盖了表格数据深度学习的多个重要方向,以下是其中的一些代表性工作:
TabReD: 野外表格机器学习基准 (2024) 这项研究提出了一个新的基准测试,用于评估表格机器学习模型在实际应用场景中的性能。
TabR: 表格深度学习遇上最近邻 (2023) 该论文探索了将深度学习与最近邻算法相结合的新方法,以提高表格数据的处理效果。
TabDDPM: 使用扩散模型建模表格数据 (2022) 研究者们将扩散模型应用于表格数据建模,开拓了新的研究方向。
重新审视表格深度学习的预训练目标 (2022) 这项工作深入研究了预训练在表格深度学习中的作用,为模型设计提供了新的见解。
表格深度学习中数值特征的嵌入 (2022) 论文探讨了如何有效地将数值特征嵌入到深度学习模型中,这是表格数据处理中的一个关键问题。
重新审视表格数据的深度学习模型 (2021) 这篇论文对现有的表格数据深度学习模型进行了全面的评估和比较,为后续研究奠定了基础。
用于表格数据深度学习的神经模糊决策集成 (2019) 该研究提出了一种新的模型结构,将决策树的可解释性与神经网络的强大表达能力相结合。
RTDL项目不仅提供了论文,还开发了多个相关的Python包,使得研究成果能够更容易地被应用到实际项目中。主要的技术特点包括:
模块化设计: 不同的研究成果被封装成独立的包,如rtdl_num_embeddings
和rtdl_revisiting_models
,便于用户按需使用。
兼容性: 这些包设计时考虑了与常用机器学习库(如scikit-learn)的兼容性,方便集成到现有的工作流程中。
持续更新: 项目团队持续发布新的研究成果和代码更新,保持了技术的前沿性。
开源协作: 采用Apache-2.0许可证,鼓励社区参与和贡献。
RTDL项目的研究成果在多个领域都有潜在的应用价值:
金融科技: 可用于信用评分、风险评估等任务,提高模型的准确性和可解释性。
医疗健康: 有助于处理电子健康记录数据,进行疾病预测和个性化医疗。
零售和电商: 能够优化产品推荐系统和客户行为分析。
工业4.0: 可应用于设备预测性维护和生产优化。
公共服务: 有助于改进政府决策系统和公共资源分配。
对于有兴趣参与RTDL项目或使用其研究成果的人,可以通过以下方式参与:
访问RTDL的GitHub仓库,了解最新的研究进展。
安装并使用RTDL提供的Python包:
pip install rtdl_num_embeddings pip install rtdl_revisiting_models pip install "scikit-learn>=1.0,<2"
关注项目作者和贡献者的GitHub账号,如Yury Gorishniy和Yizhu Wen。
参与项目讨论,提出问题或贡献代码。
在自己的研究或项目中引用 和使用RTDL的成果,并分享使用体验。
RTDL项目代表了表格数据深度学习研究的最新进展,为这一重要但具有挑战性的领域提供了宝贵的资源。通过开源共享和持续创新,RTDL正在推动整个行业向前发展。无论你是研究人员、数据科学家还是机器学习工程师,RTDL都值得你深入了解和关注。随着项目的不断发展,我们可以期待看到更多突破性的研究成果,以及这些成果在实际应用中产生的深远影响。
在人工智能和机器学习快速发展的今天,像RTDL这样的开源项目正在发挥着越来越重要的作用。它不仅推动了学术研究的进步,也为industry应用提供了可靠的技术支持。让我们共同期待RTDL项目在未来带来更多令人兴奋的突破和创新!
一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松
讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。
深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1
科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。
一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型
Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。
字节跳动发布的AI编程神器IDE
Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。
AI助力,做PPT更简单!
咔片是一款轻量化在线演示设计工具,借助 AI 技术,实现从内容生成到智能设计的一站式 PPT 制作服务。支持多种文档格式导入生成 PPT,提供海量模板、智能美化、素材替换等功能,适用于销售、教师、学生等各类人群,能高效制作出高品质 PPT,满足不同场景演示需求。
选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效
讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。
专业的AI公文写作平台,公文写作神器
AI 材料星,专业的 AI 公文写作辅助平台,为体制内工作人员提供高效的公文写作解决方案。拥有海量公文文库、9 大核心 AI 功能,支持 30 + 文稿类型生成,助力快速完成领导讲话、工作总结、述职报告等材料,提升办公效率,是体制打工人的得力写作神器。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的 用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。