Deep Learning for Tabular Data: A Bag of Tricks | ODSC 2020

Summary

このビデオでは、Jason McGeeが、過去8か月間にニューラルネットワークとディープラーニングを主にテーブルデータに適用する研究を行ってきた経験から、成功するための重要なステップを共有しています。データの適切な準備、ネットワークの設計、トレーニング、評価、そしてチューニングの重要性を説明し、カテゴリカルデータやテキストの扱い方、数値データの正規化、ハイパーパラメーターの選択方法、モデルの評価とチューニングのアプローチについて詳述しています。

Takeaways

• 🧠 ニューラルネットワークは、画像、音声、ビデオ、自然言語だけでなく、タブラーデータセットにも非常に適しています。
• 📊 タブラーデータセットには、数値やカテゴリが含まれており、時にはテキストのスニペットも含まれることがあります。
• 🌳 ブーストされた決定木はタブラーデータセットでよく機能しますが、常に最適なツールとは限りません。
• 🤖 適切に設計され、トレーニングされたニューラルネットワークは、モデルのアンサンブルを多様化し、パフォーマンスを向上させることができます。
• 🔍 ニューラルネットワークを適切に設計し、トレーニングするには、データの準備、ネットワークの設計、トレーニング、評価、チューニングというステップが必要です。
• 📈 データセットに欠損値がある場合、中間値を用いた補完や、カテゴリカルデータの新しいカテゴリの作成など、いくつかの方法があります。
• 🔢 数値データの正規化は、ニューラルネットワークが広いデータセットでも良好に機能するのに役立ちます。
• 🔧 ハイパーパラメーターの選択は、モデルの安定性や収束性に大きく影響するため、慎重に行う必要があります。
• 🔄 学習率ポリシーは、モデルの収束性に大きく影響するため、1サイクルポリシーなどの戦略的なアプローチを採用することが推奨されます。
• 📊 モデルの評価では、訓練データと検証データの分布を定期的にビン分割し、モデルがデータセットをどれだけよく捉えているかを把握することが重要です。
• 🏁 最終的には、ニューラルネットワークが他のモデルと比較してどのように機能するかを評価し、チューニングを行い、モデルの性能を最適化します。

Q & A

Jason McGeeはなぜタブラーデータにニューラルネットワークを適用することに興味がありますか？

タブラーデータにニューラルネットワークを適用することは、画像、音声、ビデオ、自然言語処理などとは異なる分野であり、研究やアプリケーションが不足しているため、Jason McGeeはこの分野で成功するための鍵を見つけるために研究を続けています。

タブラーデータセットにはどのような種類の変数がありますか？

タブラーデータセットには離散変数と連続変数があり、数値やカテゴリ、テキストのスニペットなどがあります。

ニューラルネットワークを適切に設計・訓練するためには、最初に何が必要ですか？

適切なデータ準備が必要です。これは、欠損値の扱い、カテゴリ変数のエンコーディング、テキストの扱い、数値データの正規化などを含む一連のステップです。

欠損値を扱う際に、どのようにデータセットの幅が増加する可能性がありますか？

数値列に欠損値がある場合、中位数を埋め込んで、埋め込みを示す新しい列を追加することでデータセットの幅が倍増する可能性があります。

カテゴリ変数を扱うためにはどのようなエンコーディング手法がありますか？

頻度エンコーディング、順序エンコーディング、ターゲットとの相関に基づくエンコーディング、ワンホットエンコーディングなどがありますが、Jason McGeeはワンホットエンコーディングが信頼性の高い方法だと感じています。

テキストデータをニューラルネットワークに適合させるためにはどのようなアプローチがありますか？

ユニバーサルセンテンスエンコーダーを使用したエンコーディング、BERTなどの事前学習モデルを使った特徴化、TF-IDFの実行、専門のテキストモデルへのスタッキングなどがあります。

ニューラルネットワークの設計と訓練において、バッチサイズはどのように決定されますか？

バッチサイズはデータセットのサイズに応じて決定され、一般的にはデータセットサイズの1%が適切とされています。

学習率の最適値を決定するためにはどのようなアプローチが使用されますか？

LR範囲テストが一般的に使用され、学習率を指数関数的に増加させながら損失やメトリックスコアを追跡します。

ニューラルネットワークの性能を評価するためにはどのような指標を追跡するべきですか？

訓練データと検証データの予測の分布、混乱行列、またはターゲットの分布を定期的に生成し、それらを訓練の過程で追跡します。

ニューラルネットワークの性能を比較するためにはどのような基準を設けますか？

グリッドサーチや他のハイパーパラメータ最適化アプローチを使用して、ニューラルネットワークと比較するための基準を定義します。