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!
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自 然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。
HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。
一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器 使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借 助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。
一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。
飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版
飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号