A gépi tanulásban a jellemzők olyan egyedi független változók, amelyek úgy viselkednek, mint egy bemenet a rendszerben. Tulajdonképpen a jóslatok készítése során a modellek ilyen jellemzőket használnak a jóslatok elkészítéséhez. És a feature engineering folyamat segítségével a gépi tanulásban a régi jellemzőkből új jellemzők is nyerhetők.
Az egyszerűbb megértéshez vegyünk egy példát, ahol az adathalmaz egy oszlopát tekinthetjük egy jellemzőnek, amelyet “változóként vagy attribútumként” is ismerünk, és a több jellemzőt dimenzióként ismerjük. És attól függően, hogy mit próbálunk elemezni, az adathalmazba felvett jellemzők széles skálán mozoghatnak.
Mi a Feature Engineering a gépi tanulásban?
A Feature Engineering az a folyamat, amelynek során az adatokra vonatkozó tartományi ismeretek felhasználásával olyan jellemzőket hozunk létre, amelyek a gépi tanulási algoritmusokat megfelelően működteti. Ha a feature engineeringet megfelelően végzik, akkor segít javítani a gépi tanulási algoritmusok előrejelzési teljesítményét azáltal, hogy a nyers adatok felhasználásával létrehozza a jellemzőket, amelyek megkönnyítik a gépi tanulási folyamatot.
Miért fontosak a jellemzők a gépi tanulásban?
A jellemzők a gépi tanulásban nagyon fontosak, mivel az adathalmazok blokkjainak építése, az adathalmazban lévő jellemzők minősége nagy hatással van a meglátások minőségére, amelyeket az adathalmaz gépi tanulásra való felhasználása során kapunk.
A különböző iparágak különböző üzleti problémáitól függően azonban nem szükséges, hogy a jellemzőknek ugyanazoknak a jellemzőknek kell lenniük, ezért itt erősen meg kell értenie az adattudományi projekt üzleti célját.
Ahol másrészt a “jellemző kiválasztás” és a “jellemzőmérnöki” folyamat segítségével javíthatja az adatkészletek jellemzőinek minőségét, ami egy nagyon fárasztó és nehéz folyamat. Ha ezek a technikák jól működnek, akkor optimális adatkészletet kap az összes fontos jellemzővel, amely az Ön konkrét üzleti problémájára támaszkodva a lehető legjobb modellfejlesztéshez és a legelőnyösebb vizuális észleléshez vezet.
Tops Methods of Feature Selection in ML:
- Univerzális kiválasztás
- Jellemzők fontossága
- Korrelációs mátrix hőtérképekkel
A jellemzőmérnökség a gépi leaning legfontosabb része, amely különbséget tesz a jó és a rossz modell között. És több lépés is részt vesz a funkciótervezésben, és a legelőnyösebb lépéseket az alábbiakban adjuk meg.
Lépések a Feature Engineering elvégzéséhez az ML-ben:
- Adatok gyűjtése
- Adatok tisztítása
- Feature Engineering
- Modell meghatározása
- Tréning & A modell előrejelzésének tesztelése
A feature engineering elvégzéséhez a gépi tanulásban adatszakértőkre van szükség, mint az adattudósok vagy a gépi tanulás mérnökének bérlése, aki megérti és végrehajtja a feature engineering folyamatot a megfelelő utasításokkal. A Cogito az egyik olyan vállalat, amely adattudósok és gépi tanulási mérnökök kiszervezésével nyújt bérbeadási és toborzási szolgáltatásokat a különböző vállalatok igényei szerint házon belüli AI-fejlesztéshez vagy távoli helyszínekre.
Forrás
Képzés & Modelljóslás tesztelése
A gépi tanulásban a funkciótervezés elvégzéséhez olyan adatszakértőkre van szükség, mint az adattudósok vagy a gépi tanulási mérnök bérlése, akik megértik és végrehajtják a funkciótervezési folyamatot a megfelelő utasításokkal. A Cogtio az egyik olyan vállalat, amely adattudósok és gépi tanulási mérnökök kiszervezésével nyújt bérbeadási és toborzási szolgáltatásokat a házon belüli AI-fejlesztéshez vagy távoli helyszínekre a különböző vállalatok igényei szerint.