TabTransformer

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

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TabTransformer는 새로운 심층 표 형식의 지도 학습용 데이터 모델링 아키텍처입니다. TabTransformer 아키텍처는 자가 주의 기반 Transformer로 빌드되었습니다. Transformer 계층은 범주형 기능의 임베딩을 강력한 컨텍스트 임베딩으로 변환하여 예측 정확도를 높입니다. 뿐만 아니라 TabTransformer에서 학습한 컨텍스트 임베딩은 누락된 데이터 기능과 잡음이 많은 데이터 기능 모두에 대해 매우 강력하며, 더 우수한 해석력을 제공합니다. 이 페이지에는 Amazon EC2 인스턴스 권장 사항 및 TabTransformer용 샘플 노트북에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

TabTransformer 알고리즘에 대한 Amazon EC2 인스턴스 권장 사항

SageMaker AI TabTransformer는 단일 인스턴스 CPU 및 단일 인스턴스 GPU 훈련을 지원합니다. 높은 인스턴스당 비용에도 불구하고 GPU는 더욱 빠르게 교육하여 더욱 효율적입니다. GPU 훈련을 활용하려면 인스턴스 유형을 GPU 인스턴스 중 하나로 지정하세요. (예: P3) SageMaker AI TabTransformer는 현재 다중 GPU 훈련을 지원하지 않습니다.

TabTransformer 샘플 노트북

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

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