Neuron NVIDIA sunishli ma'lumotlarda o‘qitilgan yangi Kumo Tabular modelini taqdim etdi
NVIDIA kompaniyasi sunishli ma'lumotlar asosida oldindan o‘qitilgan hamda jadvalli bashorat qilishda yangi samaradorlik va aniqlik darajasini o‘rnatgan Kumo Tabular modelini chiqardi.
NVIDIA Kumo Tabular deb nomlangan ochiq bazaviy model jadvalli ma'lumotlar bilan ishlashga mo‘ljallangan bo‘lib, u tasniflash va regressiya vazifalarini bajaradi. Model har qanday qo‘shimcha tayyorgarlik, sozlash yoki xususiyatlarni muhandisligisiz, yorliqlangan qatorlar asosida yangi qatorlarning qiymatlarini bashorat qila oladi. U uch xil o‘lchamda taqdim etilgan bo‘lib, hajmi 28 milliondan 215 million parametrgacha o‘zgarib turadi.
Ushbu model jadvallar tuzilishiga moslashtirilgan Transformer arxitekturasiga asoslangan bo‘lib, ustunlar, qatorlar hamda kontekstli e'tibor mexanizmlaridan foydalanadi. Kumo Tabular butunlay sun'iy ravishda yaratilgan ma'lumotlar to‘plamida oldindan o‘qitilgan va OpenMDW-1.1 litsenziyasi ostida tijorat maqsadlarida foydalanish uchun chiqarilgan. Model TabArena, BeyondArena, TALENT hamda ScoringBench kabi to‘rtta asosiy reytingda birinchi o‘rinni egalladi.
Kumo Tabular ish jarayoni an'anaviy gradient kuchaytirilgan daraxtlardan farqli o‘laroq, ma'lumotlarni qayta ishlash va giperparametrlarni qidirish kabi ko‘p vaqt talab qiluvchi bosqichlarni chetlab o‘tadi. Foydalanuvchilar ochiq manbali kutubxona orqali pandas.DataFrame ma'lumotlarini to‘g'ridan-to‘g'ri bashoratlarga aylantirishi mumkin. Bu esa korxonalarda mashinali o‘qitish vazifalarini bajarish jarayonini sezilarli darajada tezlashtiradi.
Asosiy faktlar
- Kumo Tabular 28 milliondan 215 milliongacha parametrlarga ega uch xil o‘lchamda taqdim etildi.
- Model to‘liq ravishda sun'iy ma'lumotlar asosida oldindan o‘qitilgan.
- Kumo Tabular TabArena, BeyondArena, TALENT va ScoringBench bençmarklarida birinchi o‘rinni egalladi.
- Model tijorat maqsadlarida foydalanish uchun OpenMDW-1.1 litsenziyasi ostida chiqarilgan.
Nega muhim?
Jadvalli ma'lumotlar biznes va korxonalarda mashinali o‘qitishning asosini tashkil etib, mijozlar oqimi yoki xarajatlarni bashorat qilishda keng qo‘llaniladi. Ushbu yangi yondashuv o‘quv va sozlash jarayonlarini talab qilmagani uchun, O‘zbekistondagi va jahon miqyosidagi mutaxassislarga tahliliy ishlar vaqtini keskin qisqartirish imkonini beradi.
Manba
Hugging Face (huggingface.co)
“NVIDIA Kumo Tabular Sets a New Accuracy-Efficiency Frontier for Tabular Prediction”
Asl maqolani o'qish →Ushbu matn asl maqolaning qisqa mazmuni bo'lib, sun'iy intellekt yordamida o'zbek tilida tayyorlandi. Batafsil ma'lumot va to'liq matn uchun asl manbaga murojaat qiling.
