Relational Data Embeddings for Feature Enrichment with Background Information

Ce texte présente une approche novatrice pour améliorer les performances des tâches d'apprentissage automatique en intégrant des données externes sous forme de représentations vectorielles d'entités. Au lieu de dépendre de caractéristiques manuellement élaborées, l'article propose d'utiliser des méthodes d'incorporation de graphes adaptées qui tiennent compte des relations entre entités et des attributs numériques. La méthode KEN (Knowledge Embedding with Numbers) est introduite pour enrichir les vecteurs de caractéristiques, démontrant ainsi une supériorité par rapport aux techniques traditionnelles de feature engineering, avec une scalabilité accrue, ce qui est essentiel pour des bases de données massives. Les professionnels de l'IA et du machine learning y trouveront des insights précieux sur la réduction des efforts humains et l'efficacité des modèles d'apprentissage.