기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

TabTransformer

TabTransformer 는 감독 학습을 위한 새로운 딥 테이블 형식 데이터 모델링 아키텍처입니다. TabTransformer 아키텍처는 트랜스포머를 기반으로 self-attention-based 구축됩니다. Transformer 계층은 범주형 기능의 임베딩을 강력한 컨텍스트 임베딩으로 변환하여 예측 정확도를 높입니다. 또한 에서 학습한 상황별 임베딩 TabTransformer 은 누락 및 노이즈가 있는 데이터 기능에 대해 매우 견고하며 더 나은 해석성을 제공합니다. 이 페이지에는 에 대한 Amazon EC2 인스턴스 권장 사항 및 샘플 노트북에 대한 정보가 포함되어 있습니다 TabTransformer.

알고리즘에 TabTransformer 대한 Amazon EC2 인스턴스 권장 사항

SageMaker TabTransformer 는 단일 인스턴스 CPU 및 단일 인스턴스 GPU 훈련을 지원합니다. 인스턴스당 비용이 더 높음에도 불구하고 더 빠르게 GPUs 훈련하여 비용 효율성을 높입니다. GPU 훈련을 활용하려면 인스턴스 유형을 GPU 인스턴스 중 하나로 지정합니다(예: P3). SageMaker TabTransformer 현재 는 다중GPU 훈련을 지원하지 않습니다.

TabTransformer 샘플 노트북

다음 표에는 Amazon SageMaker TabTransformer 알고리즘의 다양한 사용 사례를 다루는 다양한 샘플 노트북이 요약되어 있습니다.

에서 예제를 실행하는 데 사용할 수 있는 Jupyter 노트북 인스턴스를 생성하고 액세스하는 방법에 대한 지침은 섹션을 SageMaker참조하세요Amazon SageMaker 노트북 인스턴스. 노트북 인스턴스를 생성하고 연 후 SageMaker 예제 탭을 선택하여 모든 SageMaker 샘플 목록을 확인합니다. 노트북을 열려면 사용 탭을 선택한 후 사본 생성을 선택합니다.