I maskinlæring er funktioner individuelle uafhængige variabler, der fungerer som et input i dit system. Faktisk bruger modellerne sådanne funktioner til at foretage forudsigelserne, mens de foretager forudsigelserne. Og ved hjælp af feature engineering-processen kan der også opnås nye features fra gamle features i maskinlæring.
For at forstå på en mere enkel måde kan vi tage et eksempel, hvor du kan betragte en kolonne i dit datasæt som en feature, der også er kendt som “variabler eller attributter”, og det større antal features er kendt som dimensioner. Og afhængigt af, hvad du forsøger at analysere, kan de funktioner, du inkluderer i dit datasæt, variere meget.
Hvad er Feature Engineering i Machine Learning?
Feature Engineering er processen med at bruge domæneviden om dataene til at skabe funktioner, der får machine learning-algoritmer til at fungere korrekt. Hvis feature engineering udføres korrekt, hjælper det med at forbedre maskinlæringsalgoritmernes forudsigelseskraft ved at skabe funktionerne ved hjælp af de rå data, der letter maskinlæringsprocessen.
Hvorfor er feature vigtigt i maskinlæring?
Funktioner i maskinlæring er meget vigtige, da de bygger en blokke af datasæt, har kvaliteten af funktionerne i dit datasæt stor indflydelse på kvaliteten af den indsigt, du får, mens du bruger datasættet til maskinlæring.
Hvorimod, afhængigt af de forskellige forretningsproblemer i forskellige brancher er det ikke nødvendigt, at funktionerne skal være de samme funktioner, så her skal du stærkt forstå forretningsmålet for dit datalogiprojekt.
Hvor på den anden side, ved hjælp af “feature selection” og “feature engineering” processen kan du forbedre kvaliteten af dine datasæt funktioner, hvilket er en meget kedelig og vanskelig proces. Det disse teknikker fungerer godt, vil du få optimale datasæt med alle de vigtige funktioner, der bærer på dit specifikke forretningsproblem fører til den bedst mulige modeludvikling og den mest fordelagtige visuelle opfattelse.
Top metoder til udvælgelse af features i ML:
- Universal Selection
- Feature Importance
- Korrelationsmatrix med Heatmap
Feature engineering er den vigtigste del af machine leaning, der gør forskellen mellem en god og en dårlig model. Der er flere trin involveret i feature engineering, og de mest foretrukne trin er angivet nedenfor.
Strin til at udføre Feature Engineering i ML:
- Indsamling af data
- Rensning af data
- Feature Engineering
- Definering af model
- Træning &Test af modelforudsigelse
For at udføre feature engineering i maskinlæring har du brug for dataeksperter som dataloger eller ansætte maskinlæringsingeniører, der kan forstå og udføre feature engineering-processen med de rigtige instruktioner. Cogito er en af de virksomheder, der leverer ansættelses- og rekrutteringstjenester med outsourcing af datavidenskabsfolk og maskinlæringsingeniører til intern AI-udvikling eller til eksterne placeringer i henhold til forskellige virksomheders krav.
Kilde
Uddannelse & Test af modelprædiktion
For at udføre feature engineering i maskinlæring har du brug for dataeksperter som datavidenskabsfolk eller ansætte maskinlæringsingeniører, der kan forstå og udføre feature engineering-processen med de rigtige instruktioner. Cogtio er en af de virksomheder, der leverer ansættelses- og rekrutteringstjenester med outsourcing af datavidenskabsfolk og maskinlæringsingeniører til intern AI-udvikling eller til eksterne placeringer i henhold til kravene fra forskellige virksomheder.