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TabTransformer

TabTransformer は、教師あり学習用の新しい深層表形式のデータモデリングアーキテクチャです。 TabTransformer アーキテクチャは Transformers 上に self-attention-based構築されています。トランスフォーマーレイヤーは、カテゴリ別特徴の埋め込みを堅牢なコンテキスト埋め込みに変換して、予測精度を高めます。さらに、 から学習されたコンテキスト埋め込み TabTransformer は、欠落しているデータ機能とノイズの多いデータ機能の両方に対して非常に堅牢であり、解釈性が向上します。このページには、Amazon EC2インスタンスのレコメンデーションと のサンプルノートブックに関する情報が含まれています TabTransformer。

アルゴリズムの Amazon EC2インスタンスの TabTransformerレコメンデーション

SageMaker TabTransformer は、単一インスタンスCPUと単一インスタンスのGPUトレーニングをサポートしています。インスタンスあたりのコストは高いものの、GPUsトレーニングをより迅速に行い、コスト効率を高めます。GPU トレーニングを利用するには、インスタンスタイプをGPUインスタンスの 1 つとして指定します (P3 など）。 SageMaker TabTransformer 現在、 GPUはマルチトレーニングをサポートしていません。

TabTransformer サンプルノートブック

次の表は、Amazon SageMaker TabTransformer アルゴリズムのさまざまなユースケースに対処するさまざまなサンプルノートブックの概要を示しています。

で例を実行するために使用できる Jupyter ノートブックインスタンスを作成してアクセスする方法については SageMaker、「」を参照してくださいAmazon SageMaker Notebook インスタンス。ノートブックインスタンスを作成して開いたら、SageMakerサンプルタブを選択してすべての SageMaker サンプルのリストを表示します。ノートブックを開くには、その [Use (使用)] タブを選択し、[Create copy (コピーを作成)] を選択します。