Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

# TabTransformer
<a name="tabtransformer"></a>

[TabTransformer](https://arxiv.org/abs/2012.06678)est une nouvelle architecture de modélisation de données tabulaires approfondies pour l'apprentissage supervisé. L' TabTransformer architecture repose sur des self-attention-based transformateurs. Les couches de Transformers transforment les intégrations des caractéristiques catégorielles en intégrations contextuelles robustes pour obtenir une meilleure précision de prédiction. En outre, les intégrations contextuelles apprises TabTransformer sont très robustes face aux caractéristiques de données manquantes et bruyantes, et offrent une meilleure interprétabilité. Cette page contient des informations sur les recommandations relatives aux instances Amazon EC2 et des exemples de blocs-notes pour. TabTransformer

## Recommandation d'instance Amazon EC2 pour l'algorithme TabTransformer
<a name="Instance-TabTransformer"></a>

SageMaker L'IA TabTransformer prend en charge la formation des processeurs à instance unique et des processeurs graphiques à instance unique. Malgré des coûts par instance plus élevés, GPUs entraînez-vous plus rapidement, ce qui les rend plus rentables. Pour tirer parti de l'entraînement GPU, spécifiez le type d'instance comme l'une des instances GPU (par exemple, P3). SageMaker L'IA ne prend TabTransformer actuellement pas en charge l'entraînement multi-GPU.

## TabTransformer exemples de carnets
<a name="tabtransformer-sample-notebooks"></a>

Le tableau suivant présente une variété d'exemples de blocs-notes qui répondent à différents cas d'utilisation de l' TabTransformer algorithme Amazon SageMaker AI.


****  

| **Titre du bloc-notes** | **Description** | 
| --- | --- | 
| [Classification tabulaire avec l'algorithme Amazon SageMaker AI TabTransformer ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/tabtransformer_tabular/Amazon_Tabular_Classification_TabTransformer.ipynb) | Ce carnet explique l'utilisation de l' TabTransformeralgorithme Amazon SageMaker AI pour entraîner et héberger un modèle de classification tabulaire.  | 
| [Régression tabulaire avec l'algorithme Amazon SageMaker AI TabTransformer ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/tabtransformer_tabular/Amazon_Tabular_Regression_TabTransformer.ipynb) | Ce carnet explique l'utilisation de l' TabTransformeralgorithme Amazon SageMaker AI pour entraîner et héberger un modèle de régression tabulaire.  | 

Pour savoir comment créer et accéder à des instances de bloc-notes Jupyter que vous pouvez utiliser pour exécuter l'exemple dans SageMaker AI, consultez. [Instances de SageMaker blocs-notes Amazon](nbi.md) Après avoir créé une instance de bloc-notes et l'avoir ouverte, choisissez l'onglet **Exemples d'SageMaker IA** pour voir la liste de tous les exemples d' SageMaker IA. Pour ouvrir un bloc-notes, choisissez son onglet **Use** (Utiliser), puis **Create copy** (Créer une copie).