• Buradasın

    Tabnet iş akışları nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    TabNet iş akışları, tabular veri üzerinde derin öğrenme modelleri oluşturmak ve kullanmak için aşağıdaki adımları içerir:
    1. Veri Ön İşleme: Özellikler temizlenir ve dönüştürülür 23.
    2. Eğitim Seti Oluşturma: Veri, eğitim ve test setlerine ayrılır 2.
    3. Model Eğitimi: TabNet modeli, eğitim seti üzerinde eğitilir 23.
    4. Performans Değerlendirmesi: Modelin performansı, test seti üzerinde değerlendirilir 2.
    5. Model Dağıtımı: Eğitilen model, yeni verileri tahmin etmek için üretime dağıtılır 2.
    TabNet, anomali tespiti, sınıflandırma ve regresyon gibi çeşitli tabular veri görevlerinde kullanılabilir 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. saturncloud.io
        1
      2. machinelearningexpedition.com
        2
      3. syslog.ravelin.com
        3
      4. cloud.google.com
        4
      5. tabnet.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Süreç ve iş akışı arasındaki fark nedir?

    Süreç ve iş akışı arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kapsam ve Amaç: - Süreç yönetimi, işletmenin genel performansını iyileştirmek amacıyla tüm iş süreçlerini analiz eder, optimize eder ve sürekli olarak geliştirir. - İş akışı, belirli görevlerin ve sorumlulukların kişiler veya pozisyonlar arasında nasıl dağıtılacağını belirler ve işlerin nasıl yapılacağına dair adım adım bir rehber sunar. 2. Zaman Çerçevesi: - Süreç yönetimi, daha stratejik bir yaklaşıma sahiptir ve uzun vadeli hedeflere odaklanır. - İş akışı, daha operasyonel düzeyde olup, günlük işlerin ve tekrarlayan görevlerin etkin bir şekilde tamamlanmasına odaklanır. 3. Kullanım Alanı: - Süreç yönetimi, üretim, pazarlama, finans gibi farklı departmanları kapsar. - İş akışı, insan kaynakları yönetimi, vardiya planlaması ve görev atamaları gibi doğrudan iş gücü ile ilgili süreçlerde kullanılır.
    5 kaynak

    TabNet nedir ne işe yarar?

    TabNet, Google Research tarafından tanıtılan, tabular veriler için derin öğrenme mimarisidir. İşe yarar yönleri: - Otomatik özellik öğrenme: Ham veriden anlamlı özellik temsilleri çıkarır, manuel özellik mühendisliğine gerek kalmaz. - Ölçeklenebilirlik: Büyük ölçekli datasets'leri verimli bir şekilde işleyebilir, GPU desteği ile. - Yorumlanabilirlik: Modelin karar adımlarında girdi özelliklerinin önemini açıklar, bu da modelin tahminlerinin anlaşılmasını ve güvenilmesini sağlar. - Performans: Geleneksel makine öğrenme modelleri ve diğer derin öğrenme mimarilerine göre rekabetçi performans gösterir. Kullanım alanları: - Tahminsel modelleme (regresyon veya sınıflandırma). - Özellik seçimi. - Anomali tespiti.
    5 kaynak