🔵 عنوان مقاله
Are Foundation Models Ready for Your Production Tabular Data? (10 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
**مدل‌های بنیادین مخصوص داده‌های جدولی مثل TabPFN، CARTE، TabuLa-8b و TabDPT اکنون می‌توانند بدون آموزش یا با داده‌های اندک (zero-shot/few-shot) پیش‌بینی‌های رقابتی ارائه دهند و در مجموعه‌داده‌های کوچک تا متوسط و ناهمگون، اغلب از روش‌های کلاسیک مانند XGBoost بهتر عمل می‌کنند. این توانمندی‌ها حاصل معماری‌های پیشرفته‌ای است که تعامل ویژگی‌ها و زمینه داده را با سازوکارهایی مثل transformer-based attention، تع嵌ه‌های گرافی و context-aware learning مدل می‌کنند. از نظر تجربه توسعه نیز، APIهای شبیه Scikit-learn ادغام را ساده می‌سازد. با این حال، محدودیت‌های مهمی باقی است: نیاز محاسباتی و حافظه بالا، تأخیر در استنتاج، و چالش‌های مقیاس‌پذیری در داده‌های خیلی بزرگ یا با کاردینالیته بالا. بنابراین برای تولید، باید روی داده‌های خودتان بنچمارک بگیرید، هزینه/تأخیر را بسنجید، و ملاحظات MLOps مثل مانیتورینگ، تفسیرپذیری و مدیریت تغییر توزیع را در نظر بگیرید. جمع‌بندی: این مدل‌ها برای مسائل کوچک تا متوسط و سناریوهای کم‌برچسب امیدوارکننده و قابل ادغام‌اند، اما پذیرش آن‌ها باید سنجیده و متکی به ارزیابی و طراحی استقرار مقرون‌به‌صرفه باشد.

#TabularData #FoundationModels #XGBoost #ScikitLearn #Transformers #MLOps #FewShotLearning #AutoML

🟣لینک مقاله:
https://towardsdatascience.com/foundation-models-in-tabular-data/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy