Transformando Dados Tabulares com Deep Learning

Muitas organizações precisam trabalhar com Dados de diferentes fontes, tipo bancos de dados governamentais e dados de terceiros. Mas essas fontes costumam usar formatos diferentes para seus dados, o que dificulta a combinação deles. Os sistemas de banco de dados atuais não oferecem apoio suficiente para essa integração, e tentar fazer isso manualmente pode levar muito tempo e esforço.

Os métodos atuais para integrar dados normalmente usam uma variedade de técnicas, mas frequentemente têm dificuldades quando múltiplos formatos precisam ser mapeados ou quando o mapeamento é mais complexo do que só mudar o texto. Esse artigo analisa o uso de modelos de deep learning para ajudar a transformar tabelas, tornando-as mais fáceis de serem unidas.

#Declaração do Problema

As organizações muitas vezes têm duas colunas de dados onde querem conectar as informações. Por exemplo, conectar nomes de pessoas aos seus respectivos IDs de usuário. O objetivo é aprender como mudar o formato dos dados de uma forma para outra.

Quando temos alguns exemplos mostrando como converter nomes em IDs de usuário, queremos ensinar o modelo a prever os IDs corretos para novos nomes. O processo envolve identificar padrões dos exemplos fornecidos para transformar qualquer novo dado em um formato alvo.

Manter os dados consistentes entre diferentes fontes pode ser complicado. Se os nomes de entrada variarem na formatação, isso pode levar a conexões inadequadas. Uma transformação bem-sucedida exige uma abordagem personalizada com base nas variações na entrada.

O foco principal está na transformação automatizada de dados tabulares, como planilhas e bancos de dados, em um formato que possa ser facilmente unido. É essencial aprender como os dados de origem podem ser convertidos para um formato correspondente com o menor número de exemplos possível.

#Abordagens Existentes

Existem vários estudos sobre correspondência de dados que descrevem os mesmos itens do mundo real, mas com formatações diferentes. Métodos tradicionais muitas vezes dependem de comparar textos, enquanto abordagens mais recentes incorporam aprendizado de máquina. Embora esses métodos possam combinar dados com diferenças de formatação, muitas vezes faltam a flexibilidade necessária para tarefas mais complexas, como prever valores ausentes ou encontrar erros.

A maioria dos métodos existentes depende de um conjunto limitado de Transformações baseadas em texto e busca exaustivamente pelas opções disponíveis. Alguns métodos tentam restringir o espaço de busca para acelerar o processo, mas isso pode levar a perder melhores transformações que não se encaixam em categorias predefinidas. O objetivo é encontrar uma forma de tornar esse processo mais simples e eficaz.

#Nossa Abordagem: Deep Tabular Transformer (DTT)

Esse artigo apresenta uma nova estrutura chamada Deep Tabular Transformer (DTT), que usa deep learning para transformar dados tabulares em um formato mais útil. O DTT encara o problema de mudar a formatação dos dados com mais flexibilidade e eficácia do que os métodos tradicionais. A estrutura prevê qual deve ser a saída para cada linha dos dados de entrada, facilitando a junção de dados de várias fontes.

Os experimentos realizados mostram que o DTT pode superar métodos existentes, fornecendo melhor precisão e velocidade, mesmo com grandes conjuntos de dados. Uma característica notável é que o DTT pode igualar ou superar o desempenho de modelos de linguagem maiores, como o GPT-3, apesar de seu tamanho menor e de suas menores exigências de recursos.

#Definição do Problema

A tarefa é mudar tabelas de um formato para outro usando alguns exemplos fornecidos. O objetivo é descobrir como cada entrada na tabela de origem pode ser expressa no formato alvo.

Vamos supor que temos uma tabela com nomes dos últimos primeiros-ministros canadenses e queremos mapear esses nomes para seus IDs de usuário. Ao fornecer alguns exemplos de como converter nomes em IDs, o objetivo é encontrar uma maneira de prever os IDs para novos nomes que ainda não temos exemplos.

O processo de transformação depende de usar os exemplos fornecidos para gerar o formato desejado de forma eficiente. Essa abordagem também pode ajudar a preencher lacunas ou corrigir erros nos dados.

#Desafios de Dados e Transformação

Reunir dados de múltiplas fontes apresenta desafios, especialmente quando os formatos diferem. Muitas tabelas contêm inconsistências que precisam ser tratadas. Até o processo de compartilhamento de dados pode introduzir erros, especialmente se feito manualmente.

Detectar a transformação certa a partir dos exemplos nem sempre é fácil. As possibilidades de transformação podem ser vastas e complexas, dependendo de quantas operações são necessárias. Como resultado, encontrar um mapeamento pode levar muito mais tempo do que o geralmente aceitável, especialmente em situações dinâmicas.

Além disso, a disponibilidade de exemplos válidos pode variar. Alguns exemplos podem ser gerados automaticamente, mas estes podem conter ruído ou imprecisões. Um modelo precisa lidar tanto com a quantidade limitada de exemplos de qualidade quanto com a grande quantidade de exemplos menos precisos.

#Estrutura Proposta

A estrutura Deep Tabular Transformer (DTT) introduz um método novo para transformar dados tabulares. Ao contrário das abordagens tradicionais, o DTT aproveita técnicas avançadas de deep learning para melhorar a forma como os dados podem ser unidos.

O DTT foca em prever a saída esperada para cada linha de entrada, simplificando o processo de transformação dos dados para junção. Essa pesquisa visa melhorar a precisão, eficiência e escalabilidade no manuseio de diferentes dados tabulares.

O DTT demonstrou oferecer resultados superiores em conjuntos de dados sintéticos e do mundo real. Seu desempenho permanece consistente mesmo quando enfrenta Entradas de dados maiores. A estrutura foi projetada para ser adaptável, atendendo às várias necessidades de transformação de dados.

#Arquitetura do DTT

A arquitetura do DTT é composta por vários componentes que trabalham juntos:

1. Decomposer e Serializer: Divide os dados em tarefas gerenciáveis enquanto os prepara para a entrada do modelo.
2. Tokenizer: Converte os dados de entrada em um formato que o modelo consegue entender.
3. Modelo Sequência para Sequência: Faz previsões com base nos dados de entrada.
4. Aggregator: Combina as previsões de várias Saídas do modelo para determinar o resultado final.

Ao decompor tarefas, o DTT minimiza os problemas de comprimento de entrada associados a modelos de linguagem grandes. Cada tarefa pode ser processada separadamente, permitindo que o DTT funcione efetivamente mesmo com tamanhos de entrada substanciais.

#Transformação e Previsão

Para transformar os dados, o DTT seleciona exemplos que fornecem contexto para as previsões do modelo. Usando múltiplos exemplos, o modelo melhora sua precisão e consistência.

O uso de um modelo sequência para sequência permite uma abordagem flexível para previsões. Cada linha de entrada pode ser processada várias vezes com diferentes exemplos para garantir uma compreensão abrangente da transformação necessária.

A estrutura utiliza tokens especiais para indicar a estrutura dos dados de entrada, garantindo que as relações entre os itens sejam preservadas. Essa estrutura ajuda o modelo a aprender como transformar dados de um formato para outro da melhor forma.

#Geração de Dados para Treinamento

Para treinar o DTT de forma eficaz, um conjunto de dados sintético é construído, incluindo vários exemplos de pares de origem e alvo. Os dados de treinamento precisam atender a critérios específicos, incluindo tamanho suficiente e diversidade nas transformações para que o modelo aprenda efetivamente.

Ao gerar dados sintéticos, o DTT pode ser treinado em uma ampla gama de exemplos. Essa abordagem permite uma maior variedade de transformações, melhorando o desempenho do modelo em diferentes tarefas.

#Avaliação e Experimentação

O desempenho do DTT é avaliado usando diferentes conjuntos de dados para medir sua precisão e eficiência. Os conjuntos de dados incluem amostras do mundo real e sintéticas, permitindo um teste completo da estrutura em vários contextos.

Métricas-chave, como precisão, recall e F1-score, são usadas para avaliar o desempenho do modelo. Os resultados indicam que o DTT não só atende, mas muitas vezes supera as capacidades dos métodos existentes.

Através de um processo de avaliação rigoroso, o DTT mostrou que pode se adaptar a uma variedade de cenários, mantendo altos níveis de precisão em suas previsões.

#Análise de Desempenho

O desempenho do DTT é comparado com modelos de linha de base líderes, mostrando que ele entrega resultados melhores consistentemente, especialmente em tarefas mais complexas. A estrutura mostra um potencial especial em aplicações do mundo real, como tabelas da web e planilhas.

As descobertas demonstram que o DTT pode lidar com numerosos formatos sem ser excessivamente limitado por transformações predefinidas. Além disso, mesmo em ambientes ruidosos, o DTT mantém um desempenho robusto.

#Escalabilidade e Eficiência

Uma das vantagens principais do DTT é sua escalabilidade. Ele pode lidar com conjuntos de dados crescentes e transformações complexas sem uma queda significativa no desempenho. Essa flexibilidade é crítica para organizações que devem lidar constantemente com novos dados de várias fontes.

À medida que o tamanho da entrada aumenta, o tempo de execução do DTT cresce linearmente em vez de exponencialmente, permitindo que ele processe conjuntos de dados maiores de forma eficiente. Otimizando como a entrada é tratada, a estrutura garante que a velocidade de processamento permaneça gerenciável para aplicações práticas.

#Manipulação de Ruído

O DTT foi testado por sua capacidade de lidar com dados ruidosos. Ao introduzir exemplos que contêm imprecisões, a resiliência do modelo diante de erros é avaliada. Os resultados indicam que o DTT pode suportar altos níveis de ruído enquanto ainda entrega previsões confiáveis.

À medida que o nível de ruído aumenta, o desempenho do DTT gradualmente diminui, mas permanece superior ao de métodos tradicionais. Essa robustez faz do DTT um candidato forte para aplicações do mundo real onde a qualidade dos dados pode variar significativamente.

#Direções Futuras

Olhando para frente, há várias possibilidades para melhorar o DTT. Uma das avenidas inclui adaptar a estrutura para outras tarefas de dados, como preencher valores ausentes ou corrigir erros em conjuntos de dados.

Uma exploração mais profunda da geração de dados sintéticos também poderia aprimorar o treinamento do modelo, permitindo uma flexibilidade ainda maior nos tipos de transformações que ele pode aprender.

Finalmente, o potencial de fundir o DTT com técnicas de aprendizado federado representa uma direção empolgante, permitindo uma melhor privacidade e segurança no manuseio de dados sensíveis.

#Conclusão

O DTT representa um avanço significativo no campo da transformação de dados, permitindo que organizações integrem e gerenciem fontes de dados heterogêneas de forma eficiente. Ao aproveitar técnicas de deep learning, o DTT oferece melhor precisão, velocidade e escalabilidade, demonstrando seu potencial para aplicações impactantes no mundo real.

À medida que os dados continuam a crescer em complexidade e volume, estruturas como o DTT serão indispensáveis para ajudar as organizações a navegar efetivamente pelos desafios da gestão moderna de dados. Equipando analistas com melhores ferramentas para integrar conjuntos de dados diversos, o DTT abre caminho para insights aprimorados e processos de tomada de decisão em vários setores.