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NVIDIA免訓練表格預測示範
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AI 綜述
2026年10月18日13:56，MarkTechPost刊出教程，實作 NVIDIA Structured Data Models，示範以標註資料作為上下文，使用預訓練表格模型進行分類及回歸預測，無需訓練。在乳癌分類案例中，TabICLv2 和 KumoTabular 各使用 300 筆標註資料，準確率均為 0.970。教程亦展示 KumoRelational 在涉及三張資料表的客戶活動任務中取得 0.823 的 AUC，接近手工特徵方案的 0.828。
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最新進展10月18日 13:56
MarkTechPost 教程展示 NVIDIA Structured Data Models 的免訓練預測案例及結果。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月18日
- MarkTechPostNVIDIA Structured Data Models 如何在無需訓練下進行表格預測
教程實作 NVIDIA 的 Structured Data Models，展示如何以標註資料作上下文，無需訓練便用預訓練表格模型輸出分類與回歸預測。在乳癌分類案例中，TabICLv2 和 KumoTabular 使用 300 筆標註資料，準確率均為 0.970；KumoRelational 在三表客戶活動任務中的 AUC 為 0.823，接近手工特徵方案的 0.828。
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