Dans l’apprentissage automatique, les caractéristiques sont des variables indépendantes individuelles qui agissent comme une entrée dans votre système. En fait, en faisant les prédictions, les modèles utilisent de telles caractéristiques pour faire les prédictions. Et en utilisant le processus d’ingénierie des caractéristiques, de nouvelles caractéristiques peuvent également être obtenues à partir d’anciennes caractéristiques dans l’apprentissage automatique.

Pour comprendre de manière plus simple, prenons un exemple, où vous pouvez considérer une colonne de votre ensemble de données comme une caractéristique qui est également connue comme « variables ou attributs » et le plus grand nombre de caractéristiques sont connues comme des dimensions. Et selon ce que vous essayez d’analyser, les caractéristiques que vous incluez dans votre ensemble de données peuvent varier considérablement.

Qu’est-ce que l’ingénierie des caractéristiques dans l’apprentissage automatique ?

L’ingénierie des caractéristiques est le processus d’utilisation de la connaissance du domaine des données pour créer des caractéristiques qui font fonctionner correctement les algorithmes d’apprentissage automatique. Si l’ingénierie des caractéristiques est effectuée correctement, elle permet d’améliorer le pouvoir de prédiction des algorithmes d’apprentissage automatique en créant les caractéristiques en utilisant les données brutes qui facilitent le processus d’apprentissage automatique.

Pourquoi la caractéristique est importante dans l’apprentissage automatique?

Les caractéristiques dans l’apprentissage automatique sont très importantes, étant la construction de blocs de jeux de données, la qualité des caractéristiques dans votre jeu de données a un impact majeur sur la qualité des aperçus que vous obtiendrez tout en utilisant le jeu de données pour l’apprentissage automatique.

Cependant, selon les différents problèmes commerciaux dans différentes industries, il n’est pas nécessaire que les caractéristiques soient les mêmes, donc ici vous devez fortement comprendre l’objectif commercial de votre projet de science des données.

Où d’autre part, en utilisant le processus de « sélection des caractéristiques » et « d’ingénierie des caractéristiques », vous pouvez améliorer la qualité des caractéristiques de vos ensembles de données, ce qui est un processus très fastidieux et difficile. Il ces techniques fonctionnent bien, vous obtiendrez un ensemble de données optimal avec toutes les caractéristiques importantes, que portant sur votre problème d’affaires spécifiques conduit à la meilleure élaboration de modèle possible et la perception visuelle la plus bénéfique.

Les meilleures méthodes de sélection des caractéristiques dans le ML :

• Sélection universelle
• Importance des caractéristiques
• Matrice de corrélation avec Heatmap

L’ingénierie des caractéristiques est la partie la plus importante du machine leaning qui fait la différence entre un bon et un mauvais modèle. Il y a plusieurs étapes impliquées dans l’ingénierie des caractéristiques et les étapes les plus préférées sont données ci-dessous.

Etapes pour faire l’ingénierie des caractéristiques dans ML :

1. Recueil des données
2. Nettoyage des données
3. Ingénierie des caractéristiques
4. Définition du modèle
5. Formation & Test de la prédiction du modèle

Pour effectuer l’ingénierie des caractéristiques dans l’apprentissage automatique, vous avez besoin d’experts en données comme les scientifiques de données ou d’embaucher un ingénieur d’apprentissage automatique qui peut comprendre et effectuer le processus d’ingénierie des caractéristiques avec les bonnes instructions. Cogito est l’une des sociétés fournissant les services d’embauche et de recrutement avec l’externalisation des scientifiques de données et des ingénieurs d’apprentissage automatique pour le développement de l’IA en interne ou pour les sites distants selon les exigences de diverses entreprises.

Source

Formation & Test de la prédiction du modèle

Pour effectuer l’ingénierie des fonctionnalités dans l’apprentissage automatique, vous avez besoin d’experts en données comme les scientifiques de données ou d’embaucher un ingénieur d’apprentissage automatique qui peut comprendre et effectuer le processus d’ingénierie des fonctionnalités avec les bonnes instructions. Cogtio est l’une des entreprises fournissant les services d’embauche et de recrutement avec l’externalisation des scientifiques de données et des ingénieurs d’apprentissage automatique pour le développement de l’IA en interne ou pour les sites distants selon les exigences de diverses entreprises.