Почему глубокие нейронные сети (DNN) уступают моделям на основе деревьев на табличных данных

Описание: В этом видео мы рассказываем о том, почему глубокие нейронные сети (DNN) не могут превзойти модели на основе деревьев, такие как случайный лес или xgboost, на табличных данных. Мы подробно анализируем аргументы, приведенные в статье «Почему модели на основе деревьев всё ещё превосходят глубокое обучение на табличных данных?».

Похожие видео
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Почему нейронные сети могут обучиться любой функции:    • Why Neural Networks Can Learn Any Function  
Почему нейронные сети глубокие:    • Deep by Design: Why Depth Matters in Neura...  
Почему работают остаточные связи:    • Why Residual Connections (ResNet) Work  
Зачем нужны активации в нейронных сетях:    • Why We Need Activation Functions In Neural...  

Ссылки
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Почему древовидные модели всё ещё превосходят глубокое обучение на табличных данных?: https://arxiv.org/abs/2207.08815

Содержание
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
00:00 — Введение
01:00 — Аргумент 1 — Решение Границы и нерегулярные паттерны
02:37 - Аргумент 2 - Неинформативные признаки
03:49 - Аргумент 3 - Инвариантность вращения
04:46 - Резюме
05:23 - Заключение

Подписывайтесь
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
🐦 Twitter: @datamlistic   / datamlistic  
📸 Instagram: @datamlistic   / datamlistic  
📱 TikTok: @datamlistic   / datamlistic  

Канал Поддержите
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Лучший способ поддержать канал — поделиться контентом. ;)

Если вы хотите поддержать канал финансово, мы будем рады пожертвованию в размере стоимости чашки кофе! (полностью добровольное и необязательное)
► Patreon:   / datamlistic  
► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq
► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281
► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5
► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a

#neuralnetworks #tabulardata #структурированныеданные