핵심 요약
SSG.COM이 TabPFN을 통해 표 데이터에 대한 파운데이션 모델의 가능성과 실무 적용 포인트를 소개합니다.
구현 방법
- TabPFN은 합성 데이터로 사전학습된 Transformer 기반 모델로, 다양한 표를 빠르게 추론합니다.
- 학습과 예측을 하나의 context로 처리하는 In-Context Inference 방식으로, 데이터 분포가 다른 표에서도 비교적 안정적 결과를 보입니다.
- 실무 적용 시 XGBoost/LightGBM과의 성능 차이는 케이스에 따라 달라지며, 빠른 프로토타이핑이 가능하다는 점이 강점입니다.
주요 결과
- 데이터 규모가 작거나 신규 카테고리에서 안정적인 베이스라인으로 활용 가능
- 빠른 예측으로 의사결정 속도와 초기 테스트 효율이 향상될 수 있습니다.
