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테이블 데이터를 위한 트랜스포머? — 변신 로봇 아닙니다

문제표 형식 데이터 분석은 오랫동안 XGBoost·LightGBM 같은 모델에 의존해 왔는데, 데이터가 적거나 튜닝 시간이 길고 데이터셋마다 새로 학습해야 하는 부담이 있었다.
접근수백만 개의 합성 테이블 데이터로 사전 학습된 TabPFN(Prior-data Fitted Network)을 사용해, 학습·예측 데이터를 함께 context로 넣고 트랜스포머가 행·열 관계를 한 번에 파악하게 했다.
결과별도 학습 없이 빠른 추론이 가능해 작은 데이터에서도 안정적인 baseline을 제공했고, SSG 데이터인텔리전스팀은 수요예측에 실제 활용 중이다.
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