Сегодня NVIDIA представила библиотеку Structured Data Models, которая позволяет пользователям делать предсказания на основе табличных данных без необходимости в обучении моделей. Эта библиотека объединяет несколько предобученных моделей, таких как TabICLv2 и KumoTabular, и обеспечивает доступ к ним через единый интерфейс PyTorch. Пользователи могут передавать модели наборы размеченных строк и получать вероятности или полное предсказание в одном проходе.

Библиотека поддерживает работу как с отдельными таблицами, так и с целыми реляционными базами данных. В процессе работы с библиотекой пользователи могут сравнивать результаты с базовыми моделями scikit-learn, а также использовать закодированный контекст для множества запросов. Важно отметить, что библиотека также предоставляет возможность считывать откалиброванные интервалы предсказаний для регрессии и масштабироваться до двадцати классов.

Эта разработка имеет значительное значение для специалистов в области анализа данных и машинного обучения, так как позволяет значительно упростить процесс получения предсказаний и снизить затраты на обучение моделей. Возможность работы с предобученными моделями открывает новые горизонты для применения в различных областях, включая бизнес и научные исследования.