Koneoppimisessa ominaisuudet ovat yksittäisiä riippumattomia muuttujia, jotka toimivat järjestelmässä kuin syötteet. Itse asiassa ennusteita tehdessään mallit käyttävät tällaisia piirteitä ennusteiden tekemiseen. Ja käyttämällä piirteiden suunnitteluprosessia voidaan koneoppimisessa saada uusia piirteitä myös vanhoista piirteistä.
Ymmärtääksemme yksinkertaisemmin, otetaan esimerkki, jossa voit pitää yhtä saraketta aineistossasi yhtenä piirteenä, joka tunnetaan myös nimellä ”muuttujat tai attribuutit”, ja useampia piirteitä kutsutaan ulottuvuuksiksi. Ja riippuen siitä, mitä yrität analysoida, aineistoon sisällytettävät piirteet voivat vaihdella suuresti.
Mitä on piirteiden suunnittelu koneellisessa oppimisessa?
Ominaisuuksien suunnittelu on prosessi, jossa hyödynnetään datan tietämystä luodaksemme piirteitä, jotka saavat koneellisen oppimisen algoritmit toimimaan oikein. Jos feature engineering suoritetaan oikein, se auttaa parantamaan koneoppimisalgoritmien ennustustehoa luomalla raakadatan avulla piirteitä, jotka helpottavat koneoppimisprosessia.
Miksi piirteet ovat tärkeitä koneoppimisessa?
Ominaisuudet koneoppimisessa ovat erittäin tärkeitä, koska ne rakentavat tietokokonaisuuksien lohkoja, ja tietokokonaisuuden piirteiden laadulla on suuri vaikutus niiden oivallusten laatuun, joita saat, kun käytät tietokokonaisuutta koneoppimiseen.
Mutta riippuen eri toimialojen erilaisista liiketoimintaongelmista ei ole välttämätöntä, että piirteiden pitäisi olla samoja piirteitä, joten tässä sinun on ymmärrettävä vahvasti datatieteen projektisi liiketoiminnallinen tavoite.
Missä toisaalta käyttämällä ”piirteiden valintaa” ja ”piirteiden suunnitteluprosessia” voit parantaa tietokokonaisuuksiesi piirteiden laatua, mikä on hyvin työläs ja vaikea prosessi. Jos nämä tekniikat toimivat hyvin, saat optimaalisen tietokokonaisuuden, jossa on kaikki tärkeät piirteet, jotka vaikuttavat tiettyyn liiketoimintaongelmaasi ja johtavat parhaaseen mahdolliseen mallin kehittämiseen ja hyödyllisimpään visuaaliseen hahmottamiseen.
Toppeja ominaisuuksien valintamenetelmistä ML:ssä:
- Universal Selection
- Feature Importance
- Correlation Matrix with Heatmap
Feature engineering on tärkein osa machine leaningia, joka tekee eron hyvän ja huonon mallin välillä. Ominaisuuksien suunnittelussa on useita vaiheita, ja suosituimmat vaiheet on esitetty alla.
Vaiheet Feature Engineeringin tekemiseen ML:ssä:
- Datan kerääminen
- Datan puhdistaminen
- Feature Engineering
- Mallin määrittäminen
- Koulutus & Mallin ennusteen testaaminen
Ominaisuuksien suunnittelun suorittamiseksi koneellisessa oppimisessa tarvitaan data-asiantuntijoita, kuten data-asiantuntijoita, tai palkatkaa koneellisen oppimisen insinööriä, joka pystyy ymmärtämään ominaisuuksien suunnitteluprosessin ja suorittamaan sen oikeiden ohjeiden avulla. Cogito on yksi yrityksistä, jotka tarjoavat vuokraus- ja rekrytointipalveluita ja ulkoistavat datatieteilijöitä ja koneoppimisinsinöörejä sisäiseen tekoälykehitykseen tai etäkohteisiin eri yritysten vaatimusten mukaisesti.
Lähde
Koulutus & Mallin ennustamisen testaaminen
Toteuttaaksesi ominaisuuksien suunnittelun koneellisessa oppimisessa tarvitset data-asiantuntijoita, kuten datatieteilijöitä, tai vuokraat koneoppimisinsinöörejä, jotka pystyvät ymmärtämään ominaisuuksien suunnitteluprosessin, jossa on olemassa oikeat ohjeet. Cogtio on yksi yrityksistä, jotka tarjoavat palkkaus- ja rekrytointipalveluita sekä ulkoistavat datatieteilijöitä ja koneoppimisinsinöörejä talon sisäiseen tekoälyn kehittämiseen tai etäsijainteihin eri yritysten vaatimusten mukaisesti.