Ve strojovém učení jsou funkce jednotlivé nezávislé proměnné, které se chovají jako vstupy v systému. Modely vlastně při vytváření předpovědí používají tyto rysy k předpovědím. A pomocí procesu inženýrství rysů lze ve strojovém učení také získat nové rysy ze starých rysů.
Abychom to pochopili jednodušeji, vezměme si příklad, kdy jeden sloupec vašeho souboru dat můžete považovat za jeden rys, který je také znám jako „proměnné nebo atributy“, a větší počet rysů je znám jako dimenze. A v závislosti na tom, co se snažíte analyzovat, se rysy, které zahrnete do své sady dat, mohou značně lišit.
Co je inženýrství rysů ve strojovém učení?“
Inženýrství rysů je proces využívání doménových znalostí dat k vytváření rysů, díky kterým algoritmy strojového učení pracují správně. Pokud je inženýrství rysů prováděno správně, pomáhá zlepšit predikční sílu algoritmů strojového učení vytvořením rysů pomocí surových dat, které usnadňují proces strojového učení.
Proč jsou rysy ve strojovém učení důležité?
Rozvoj rysů ve strojovém učení je velmi důležitý, protože vytváří bloky datových sad, kvalita rysů ve vaší datové sadě má zásadní vliv na kvalitu poznatků, které získáte při použití datové sady pro strojové učení.
V závislosti na různých obchodních problémech v různých odvětvích však není nutné, aby rysy byly stejné, takže zde je třeba důrazně pochopit obchodní cíl vašeho projektu datové vědy.
Na druhou stranu, pomocí procesu „feature selection“ a „feature engineering“ můžete zlepšit kvalitu rysů vašich datasetů, což je velmi zdlouhavý a náročný proces. Pokud tyto techniky fungují dobře, získáte optimální datovou sadu se všemi důležitými rysy, které s ohledem na váš konkrétní obchodní problém vedou k nejlepšímu možnému vývoji modelu a nejpřínosnějšímu vizuálnímu vjemu.
Topové metody výběru prvků v ML:
- Univerzální výběr
- Důležitost rysů
- Korelační matice s Heatmapou
Tvorba rysů je nejdůležitější částí strojového naklánění, která dělá rozdíl mezi dobrým a špatným modelem. Při inženýrství příznaků se provádí několik kroků a nejpreferovanější kroky jsou uvedeny níže.
Kroky pro provádění feature engineeringu v ML:
- Sběr dat
- Čištění dat
- Inženýrství příznaků
- Definování modelu
- Trénování &Testování predikce modelu
K provedení inženýrství příznaků ve strojovém učení potřebujete datové experty, jako jsou datoví vědci, nebo si najmout inženýra strojového učení, který dokáže pochopit a provést proces inženýrství příznaků se správnými pokyny. Cogito je jednou ze společností, které poskytují služby náboru a pronájmu s outsourcingem datových vědců a inženýrů strojového učení pro interní vývoj umělé inteligence nebo pro vzdálené lokality podle požadavků různých společností.
Zdroj
Školení & Testování predikce modelu
Pro provádění feature engineeringu ve strojovém učení potřebujete datové experty, jako jsou datoví vědci, nebo najmout inženýra strojového učení, který dokáže pochopit a provést proces feature engineeringu se správnými pokyny. Společnost Cogtio je jednou ze společností, které poskytují služby najímání a náboru s outsourcingem datových vědců a inženýrů strojového učení pro interní vývoj umělé inteligence nebo pro vzdálené lokality podle požadavků různých společností.