Beim maschinellen Lernen sind Merkmale einzelne unabhängige Variablen, die wie ein Input in Ihrem System wirken. Bei der Erstellung von Vorhersagen verwenden die Modelle solche Merkmale, um die Vorhersagen zu treffen. Und mit Hilfe des Feature-Engineering-Prozesses können beim maschinellen Lernen auch neue Features aus alten Features gewonnen werden.
Zum einfacheren Verständnis nehmen wir ein Beispiel, bei dem eine Spalte Ihres Datensatzes als ein Feature betrachtet werden kann, das auch als „Variable oder Attribute“ bezeichnet wird, und die größere Anzahl von Features wird als Dimensionen bezeichnet. Und je nachdem, was Sie zu analysieren versuchen, können die Features, die Sie in Ihren Datensatz aufnehmen, sehr unterschiedlich sein.
Was ist Feature Engineering beim maschinellen Lernen?
Feature Engineering ist der Prozess der Nutzung des Domänenwissens der Daten, um Features zu erstellen, die die Algorithmen des maschinellen Lernens richtig funktionieren lassen. Wenn Feature-Engineering richtig durchgeführt wird, hilft es, die Vorhersagekraft von Algorithmen für maschinelles Lernen zu verbessern, indem die Features mit den Rohdaten erstellt werden, die den Prozess des maschinellen Lernens erleichtern.
Warum ist Feature beim maschinellen Lernen wichtig?
Features beim maschinellen Lernen sind sehr wichtig, da die Qualität der Features in Ihrem Datensatz einen großen Einfluss auf die Qualität der Erkenntnisse hat, die Sie erhalten, wenn Sie den Datensatz für maschinelles Lernen verwenden.
Abhängig von den verschiedenen Geschäftsproblemen in verschiedenen Branchen ist es jedoch nicht notwendig, dass die Merkmale dieselben sind, daher müssen Sie das Geschäftsziel Ihres Data-Science-Projekts genau verstehen.
Während Sie auf der anderen Seite mit Hilfe der „Merkmalsauswahl“ und des „Merkmalsentwicklungsprozesses“ die Qualität der Merkmale Ihrer Datensätze verbessern können, was ein sehr langwieriger und schwieriger Prozess ist. Wenn diese Techniken gut funktionieren, erhalten Sie einen optimalen Datensatz mit allen wichtigen Merkmalen, der in Bezug auf Ihr spezifisches Geschäftsproblem zur bestmöglichen Modellentwicklung und zur vorteilhaftesten visuellen Wahrnehmung führt.
Tops Methoden der Merkmalsauswahl im ML:
- Universal Selection
- Feature Importance
- Correlation Matrix with Heatmap
Feature Engineering ist der wichtigste Teil des Machine Leaning, der den Unterschied zwischen einem guten und einem schlechten Modell macht. Und es gibt mehrere Schritte, die in das Feature-Engineering involviert sind, und die meisten bevorzugten Schritte sind unten angegeben.
Schritte zur Durchführung von Feature Engineering in ML:
- Daten sammeln
- Daten bereinigen
- Feature Engineering
- Modell definieren
- Training &Testen der Modellvorhersage
Um das Feature Engineering beim maschinellen Lernen durchzuführen, benötigen Sie Datenexperten wie Datenwissenschaftler oder stellen Sie einen Ingenieur für maschinelles Lernen ein, der den Feature Engineering-Prozess mit den richtigen Anweisungen verstehen und durchführen kann. Cogito ist eines der Unternehmen, das die Einstellung und Rekrutierung von Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen für die interne KI-Entwicklung oder für entfernte Standorte gemäß den Anforderungen verschiedener Unternehmen anbietet.
Quelle
Ausbildung & Testen von Modellvorhersagen
Um das Feature-Engineering im maschinellen Lernen durchzuführen, brauchen Sie Datenexperten wie Datenwissenschaftler oder einen Ingenieur für maschinelles Lernen, der den Feature-Engineering-Prozess mit den richtigen Anweisungen verstehen und durchführen kann. Cogtio ist eines der Unternehmen, das die Einstellung und Rekrutierung von Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen für die interne KI-Entwicklung oder für entfernte Standorte je nach den Anforderungen verschiedener Unternehmen anbietet.