Технологията вече е тествана в международни състезания на платформата Kaggle. В един от проектите TabM беше използван за прогнозиране на преживяемостта на пациентите след трансплантация на костен мозък. Разработките, базирани на тази архитектура, донесоха на участниците в конкурса награден фонд от 60 хиляди долара.
Особеността на TabM е използването на ансамбъл от модели. Всяка невронна мрежа в системата провежда свой собствен анализ, след което всички резултати се осредняват. Този подход гарантира точност при относително ниски изчислителни разходи.
Според резултатите от тестове на 46 различни набора от данни, TabM показа висока стабилност и зае средно първо място сред конкурентите. По този начин той успя да надмине класическите алгоритми като CatBoost, XGBoost и LightGBM по отношение на точност и надеждност.
Кодът на невронната мрежа вече е отворен за разработчици в GitHub, а научната статия е достъпна на платформата arXiv.
