SOTA 알고리즘 리뷰 3 - TabNet

이 글은 정형 데이터 분석 분야의 SOTA 알고리즘인 TabNet을 소개합니다. 딥러닝이 정형 데이터 분석에서 기존 통계적 기법에 비해 약점을 보여왔던 상황에서, Google Cloud AI에서 제안한 TabNet은 트리 룰 기반의 Gradient Boosting과 신경망 모델 구조의 장점을 결합한 새로운 접근 방식을 제시합니다.

TabNet은 Feature Selection과 모델 해석이 가능한 고성능 딥러닝 알고리즘으로, Transformer 기반의 Sparse Feature Selection을 통해 단일 모델 내에서 효율적인 특징 선택 및 학습이 가능합니다. 또한, 기존 트리 기반 모델(LightGBM, XGB)과의 비교 실험을 통해 딥러닝 기반 특징 표현 방식의 우수성을 시사하며, 정형 데이터 분석 분야에서 딥러닝의 가능성을 확장합니다.