AI Briefing#tabular-data
#tabular-data와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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LG AI Research의 DistPFN이 재학습 없이 불균형 데이터 정확도를 13.7% 높였다
Prior Labs가 테이블 데이터 처리 성능을 크게 개선한 파운데이션 모델 TabPFN-3.5를 공개했다.
LG AI Research가 실제 데이터 없이 사전학습된 경량 Tabular 파운데이션 모델 EXAONE Tabular을 공개했다.
LG AI연구원이 실제 데이터 없이 합성 데이터만으로 사전 학습된 정형 데이터 파운데이션 모델 'EXAONE Tabular'를 공개했다.
LG AI연구원이 NeurIPS 2023에서 정형 데이터(Tabular Data)의 딥러닝 성능을 높이기 위한 새로운 학습 방법론을 발표했다.
LG AI Research가 표 형식 데이터(Tabular Data)의 한계를 극복하기 위해 Binning을 활용한 자기지도 학습 기술을 발표했다.
LG AI Research가 B-spline을 활용해 정형 데이터의 복잡한 분포에 맞춰 동적으로 정규화하는 새로운 기술을 제안했다.
LG AI연구원이 B-spline을 활용해 데이터 특성에 맞춰 동적으로 변환되는 Tabular 데이터 정규화 기법을 제안했다.
LG AI연구원이 테이블 데이터의 구조적 특징을 보존하며 학습 성능을 극대화하는 새로운 증강 기법 AGATa를 발표했다.
LG AI Research가 표 형식 데이터(Tabular Data)의 자기지도학습 효율을 높이는 RaTab 기술을 AAAI-25에서 발표했다.
LG AI연구원이 표형 데이터의 핵심 정보를 유지하며 학습 효과를 극대화하는 RaTab 기법을 AAAI-25에서 발표했다.
Google Research가 별도의 미세 조정 없이 정형 데이터를 처리하는 TabFM 모델을 공개했다.
구글이 정형 데이터의 분류 및 회귀 작업을 위해 별도의 학습 없이 예측 가능한 TabFM 모델을 공개했다.
의사결정 나무와 확산 모델 사이의 수학적 대응 관계를 규명하여 두 모델을 통합하는 연구를 발표했다.
TabPFN은 소규모 tabular data에서 빠른 baseline을 만드는 사전학습 Transformer다.