NVIDIA Kumo Relational, Hiç Eğitim Gerekmeden İlişkisel Verilerde Denetimli Makine Öğrenimini Geride Bırakıyor
Özgün başlık: NVIDIA Kumo Relational Outperforms Supervised Machine Learning on Relational Data, No Training Required
NVIDIA Kumo Relational, doğrudan kurumsal veritabanları üzerinde tahminler yapan, önceden eğitilmiş bir ilişkisel temel modelidir. Tahmine dayalı bir sorgu verildiğinde, bağlam olarak 10.000'e kadar geçmiş örneği toplar ve tek bir ileri geçişte müşteri kaybı, talep veya dolandırıcılık gibi sonuçları tahmin eder. Göreve özel eğitime, özellik mühendisliğine ve tabloların düzleştirilmesine gerek yoktur. Kumo Relational, ortak ilişkisel kriterlerde denetimli makine öğreniminden daha iyi performans gösteren ilk birkaç adımlı temel modeldir.
15 veritabanındaki 41 görevde, denetimli ilişkisel derin öğrenme modellerini ve uzmanlar tarafından tasarlanmış gradyanla güçlendirilmiş ağaç hatlarını geride bırakıyor ve SAP SALT kurumsal kıyaslamasında AutoGluon topluluklarını ortalama karşılıklı sıralamada (MRR) %8 oranında aşıyor.
NVIDIA Kumo Relational is a pre-trained relational foundation model that makes predictions directly on enterprise databases. Given a predictive query, it gathers up to 10,000 historical examples as context and predicts outcomes such as churn, demand, or fraud in a single forward pass. It needs no task-specific training, no feature engineering, and no flattening of tables. Kumo Relational is the first few-shot foundation model to outperform supervised machine learning on common relational benchmarks.
Across 41 tasks on 15 databases, it beats supervised relational deep learning models and expert-engineered gradient-boosted tree pipelines, and on the SAP SALT enterprise benchmark it surpasses AutoGluon ensembles by 8% in mean reciprocal rank (MRR).
NVIDIA Kumo Relational es un modelo básico relacional previamente entrenado que realiza predicciones directamente en bases de datos empresariales. Dada una consulta predictiva, reúne hasta 10.000 ejemplos históricos como contexto y predice resultados como la deserción, la demanda o el fraude en un solo paso hacia adelante. No necesita capacitación específica para tareas, ni ingeniería de características ni aplanamiento de tablas. Kumo Relational es el primer modelo básico de pocas posibilidades que supera al aprendizaje automático supervisado en puntos de referencia relacionales comunes.
En 41 tareas en 15 bases de datos, supera a los modelos supervisados de aprendizaje profundo relacional y a los tree pipelines impulsados por gradientes diseñados por expertos, y en el punto de referencia empresarial SAP SALT supera a los conjuntos AutoGluon en un 8 % en rango recíproco medio (MRR).
NVIDIA Kumo Relational — это предварительно обученная реляционная базовая модель, которая делает прогнозы непосредственно в корпоративных базах данных. С помощью прогнозного запроса он собирает до 10 000 исторических примеров в качестве контекста и прогнозирует такие результаты, как отток клиентов, спрос или мошенничество, за один прямой проход. Он не требует специального обучения, разработки функций или выравнивания таблиц. Kumo Relational — это первая базовая модель с несколькими выстрелами, которая превосходит контролируемое машинное обучение по общим реляционным тестам.
При выполнении 41 задачи в 15 базах данных он превосходит контролируемые реляционные модели глубокого обучения и разработанные экспертами древовидные конвейеры с градиентным усилением, а в корпоративном тесте SAP SALT он превосходит ансамбли AutoGluon на 8% по среднему взаимному рангу (MRR).