Табличные данные являются основной Data Science на практике и присутствуют в абсолютном большинстве задач. Несмотря на прорывы нейросетей в компьютерном зрении и NLP, в табличном домене нейросети показывают слабые результаты, проигрывая классическим моделям градиентного бустинга.
В последнее время статус-кво меняется — нейросети на табличных данных появляются все чаще как в статьях, так и в решениях победителей соревнований на Kaggle.
В докладе мы расскажем про наше исследование State of the art табличных нейросетей: рассмотрим актуальные тенденции, покажем лучшие найденные техники и дадим практические советы. Мы расскажем, как первыми в финтехе покрыли табличными нейросетями ряд важных бизнес-задач, принося существенный финансовый эффект и открывая новые горизонты моделирования.