連結：https://github.com/qile2000/LAMDA-TALENT
LAMDA-TALENT是一個綜合的表格資料分析工具箱和基準測試平臺，它整合了20多種深度學習方法、10多種傳統方法以及300多個多樣化的表格資料集。該工具箱旨在提高模型在表格資料上的效能，提供強大的預處理能力，最佳化資料學習，並支援使用者友好和適應性強的操作，適用於新手和專家資料科學家。
需求人群：
- LAMDA-TALENT主要面向資料科學家、機器學習研究人員和開發人員，特別是那些需要處理和分析大量表格資料的專業人士。它提供了一個強大的平臺，幫助使用者透過各種深度學習和傳統方法來提高模型效能，最佳化資料處理流程。
使用場景示例：
- 使用LAMDA-TALENT進行表格資料的預處理和模型訓練。
- 利用整合式資料集和方法對特定業務問題進行分析和預測。
- 透過視覺化工具比較不同模型的效能，選擇最優解決方案。
產品特色：
- 整合了20多種深度學習架構，包括MLP、ResNet、SNN等。
- 包含300個資料集，覆蓋多種任務型別、大小分佈和資料領網網域。
- 支援自訂新增資料集和方法，具有高度的可定製性。
- 支援多樣化的標準化、編碼和度量方式。
- 提供了公平的全面評估，包括分類和迴歸任務的準確性和均方根誤差(RMSE)。
- 視覺化工具，幫助研究人員和實踐者快速、公正地評估不同方法的優缺點。
使用教學：
克隆GitHub倉庫至本地環境。
編輯設定檔，設定全網域引數和超引數。
執行深度學習方法或傳統方法的訓練腳本。
根據需要新增新的方法或資料集到工具箱中。
使用提供的工具對模型效能進行評估和比較。
根據評估結果選擇適合特定任務的模型。