테이블 데이터를 위한 트랜스포머? — 변신 로봇 아닙니다

핵심 내용

• 트랜스포머와 파운데이션 모델이 표 형태 정형 데이터 분석·예측 영역으로 확장되는 흐름 소개
• TabPFN을 사례로, 수백만 개 합성 테이블로 사전학습해 작은 표 데이터에서 빠른 추론과 베이스라인 제공 가능성 설명
• 기존 XGBoost·LightGBM과의 관계를 통해, 데이터 규모·속도·실무 효용 관점의 활용 포인트 정리

적용해볼 점

• 데이터가 적거나 신규 대상처럼 빠른 초기 예측이 필요한 경우 베이스라인 후보로 검토
• 운영 모델 성능 점검용 비교 기준이나 빠른 프로토타이핑 도구로 활용
• 대규모 데이터나 충분한 튜닝 자원이 있는 경우 기존 모델과 함께 성능 비교