테이블 데이터를 위한 트랜스포머? — 변신 로봇 아닙니다

이 게시물은 테이블(표 형식) 데이터를 위한 트랜스포머 기반 파운데이션 모델과 실무적 의미를 소개합니다.

핵심 내용

• 트랜스포머 구조가 문맥을 통해 표 데이터의 행·열 관계를 전체적으로 고려하는 방식 설명
• TabPFN 소개, 수백만 개의 합성 테이블로 사전학습되어 작은 규모 분류 문제에서 빠른 추론 제공
• 학습과 예측의 경계가 흐려져 별도 모델 학습 없이도 짧은 시간에 예측 가능
• 실무적 유용성으로 데이터가 적은 신규 점포나 카테고리, 빠른 의사결정, 비교용 기준 모델에 적합
• XGBoost·LightGBM 등 기존 모델은 여전히 강력하며 상황에 따라 더 나은 성능을 보일 수 있음