“`html
Табличные данные и их анализ при помощи искусственного интеллекта
Табличные данные, которые преобладают во многих областях, таких как здравоохранение, финансы и социальные науки, содержат строки и столбцы с структурированными признаками, что значительно облегчает их управление и анализ. Однако разнообразие табличных данных, включая числовые, безусловные и текстовые, создает огромные вызовы для достижения надежной и точной прогностической производительности. Еще одной областью для улучшения в эффективном моделировании и анализе этого типа данных является сложность отношений внутри данных, особенно зависимостей между строками и столбцами.
Основные проблемы анализа табличных данных
Основной проблемой при анализе табличных данных является очень сложная обработка их гетерогенной структуры. Традиционные модели машинного обучения далеко отстают при рассмотрении сложных отношений внутри табличных наборов данных, особенно для больших и сложных наборов данных. Эти модели требуют дополнительных рекомендаций для хорошей обобщенности в присутствии разнообразия типов данных и взаимосвязей табличных данных. Эта проблема становится еще более сложной из-за необходимости высокой прогностической точности и надежности, особенно в критических приложениях, таких как здравоохранение, где решения на основе анализа данных могут иметь серьезные последствия.
Практические решения и методы
Для преодоления этих проблем моделирования табличных данных были применены различные методы. Ранние техники в основном полагались на традиционное машинное обучение, большинство из которых требовали много инженерии признаков для моделирования тонкостей данных. Известной слабостью этих методов является их неспособность масштабироваться по размеру и сложности входного набора данных. Более недавно методы из области обработки естественного языка были адаптированы для табличных данных; более конкретно, архитектуры на основе трансформеров все чаще применяются. Эти методы начинали с обучения трансформеров с нуля на табличных данных, но это имело недостаток в необходимости большого количества обучающих данных с значительными проблемами масштабируемости. В связи с этим исследователи начали использовать предобученные языковые модели, такие как BERT, которые требовали меньше данных и обеспечивали лучшую прогностическую производительность.
Исследователи из Национального университета Сингапура предоставили всесторонний обзор различных техник языкового моделирования, разработанных для табличных данных. Обзор систематизирует классификацию литературы и дополнительно выявляет сдвиг тенденций от традиционных моделей машинного обучения к продвинутым методам с использованием современных языковых моделей, таких как GPT и LLaMA. Это исследование подчеркивает эволюцию этих моделей, показывая, как языковые модели были радикальны в этой области, уходя дальше в более сложные приложения в моделировании табличных данных. Эта работа важна для заполнения пробела в соответствующей литературе, предоставляя подробную таксономию структур табличных данных, ключевые наборы данных и различные методы моделирования.
Методика, предложенная исследовательской командой, категоризирует табличные данные на две основные категории: 1D и 2D. С другой стороны, 1D табличные данные обычно содержат только одну таблицу, с основной работой на уровне строк, что, конечно, проще, но очень важно для задач, таких как классификация и регрессия. В отличие от этого, 2D табличные данные состоят из нескольких связанных таблиц, требуя более сложных техник моделирования для задач, таких как извлечение таблиц и вопросно-ответное моделирование таблиц. Исследователи углубляются в различные стратегии преобразования табличных данных в формы, которые их языковая модель может обрабатывать. Эти стратегии включают выравнивание последовательностей, обработку строк и интеграцию этой информации в запросы. Через эти методы языковые модели используют более глубокое понимание и способности обработки табличных данных для обеспечения надежных прогностических результатов.
Исследование показывает, насколько сильная способность у больших языковых моделей в большинстве задач табличных данных. Эти модели продемонстрировали значительное улучшение в понимании и обработке сложных структур данных в таких функциях, как вопросно-ответное моделирование таблиц и семантический разбор таблиц. Авторы иллюстрируют, как языковые модели обеспечивают стандартный рост во всех задачах на более высоких уровнях точности и эффективности за счет использования предварительно обученных знаний и продвинутых механизмов внимания, устанавливающих новые стандарты моделирования табличных данных во многих приложениях.
В заключение, исследование подчеркивает потенциал, который техники обработки естественного языка имеют для эффективного изменения самой природы анализа табличных данных в присутствии больших языковых моделей. Систематизируя обзор и категоризацию существующих методов, исследователи предложили очень четкий план развития в этой области. Предложенные методики устраняют внутренние проблемы табличных данных и открывают новые продвинутые приложения с гарантированной актуальностью и эффективностью, даже когда сложность данных возрастает.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter и присоединиться к нашей группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу более чем 49 тыс. человек в SubReddit по машинному обучению.
Найдите предстоящие вебинары по искусственному интеллекту здесь.
Эта статья была опубликована на портале MarkTechPost.
Внедрение искусственного интеллекта в ваш бизнес
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте This AI Paper by National University of Singapore Introduces A Comprehensive Survey of Language Models for Tabular Data Analysis.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
