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TabTransformer

TabTransformer は、教師あり学習の新しいディープな表形式データモデリングアーキテクチャです。TabTransformer アーキテクチャは、自己アテンションベースの Transformers で構築されています。トランスフォーマーレイヤーは、カテゴリ別特徴の埋め込みを堅牢なコンテキスト埋め込みに変換して、予測精度を高めます。さらに、TabTransformer から学習したコンテキスト埋め込みは、欠落しているデータ特徴とノイズの多いデータ特徴の両方に対して非常に堅牢で、解釈可能性もより優れています。このページには、TabTransformer の Amazon EC2 インスタンスに関する推奨事項とサンプルノートブックについての情報が含まれています。

TabTransformer アルゴリズムの Amazon EC2 インスタンス推奨

SageMaker AI TabTransformer は、単一インスタンスの CPU と単一インスタンスの GPU トレーニングをサポートしています。インスタンスごとのコストは高いものの、GPU はトレーニングをより迅速に行うため、費用対効果が高くなります。GPU トレーニングを利用するには、インスタンスタイプを GPU インスタンスの 1 つ (P3 など) として指定します。現在、SageMaker AI TabTransformer ではマルチ GPU トレーニングはサポートされていません。

TabTransformer サンプルノートブック

次の表は、Amazon SageMaker AI TabTransformer アルゴリズムのさまざまなユースケースに対応する各種サンプルノートブックの概要を示しています。

SageMaker AI でサンプルを実行するために使用できる Jupyter ノートブックインスタンスを作成してアクセスする方法の詳細については、「Amazon SageMaker ノートブックインスタンス」を参照してください。ノートブックインスタンスを作成して開いた後、[SageMaker AI サンプル] タブを選択して、すべての SageMaker AI サンプルのリストを表示します。ノートブックを開くには、その [Use (使用)] タブを選択し、[Create copy (コピーを作成)] を選択します。