בפרק זה אירחנו את אלן ארזי, מהכותבים של TabStar (יחד עם עילם שפירא ופרופ. רועי רייכארט) - מודל דיפ לרנינג המיועד למידע טבלאי.

בטאב סטאר, הכותבים לקחו גישה שמערכת מודלי שפה (ובפרט טרנספורמרים) והשתמשו בשמות העמודות ובתיאור הטקסטואלי של הקטגוריות בשביל לתת למודל קונטקסט.

השיטה מראה ביצועים עדיפים על XGBoost כאשר יש מגוון של עמודות טקסטואליות במשימות קלאסיפיקציה.

אלן סיפר לנו על האתגרים באיסוף מידע לאימון ועל הצפוי לנו בעתיד בעולמות המידע הטבלאי.