Nell’apprendimento automatico, le caratteristiche sono variabili indipendenti individuali che agiscono come un input nel vostro sistema. In realtà, mentre si fanno le previsioni, i modelli usano tali caratteristiche per fare le previsioni. E usando il processo di ingegneria delle caratteristiche, nuove caratteristiche possono anche essere ottenute da vecchie caratteristiche nell’apprendimento automatico.
Per capire in modo più semplice, prendiamo un esempio, dove si può considerare una colonna del vostro set di dati come una caratteristica che è anche conosciuta come “variabili o attributi” e il numero maggiore di caratteristiche è noto come dimensioni. E a seconda di ciò che si sta cercando di analizzare le caratteristiche che si includono nel set di dati possono variare ampiamente.
Che cos’è il Feature Engineering nel Machine Learning?
Feature engineering è il processo di utilizzo della conoscenza del dominio dei dati per creare caratteristiche che fanno funzionare correttamente gli algoritmi di apprendimento automatico. Se l’ingegneria delle caratteristiche viene eseguita correttamente, aiuta a migliorare il potere di previsione degli algoritmi di apprendimento automatico creando le caratteristiche utilizzando i dati grezzi che facilitano il processo di apprendimento automatico.
Perché la caratteristica è importante nell’apprendimento automatico?
Le caratteristiche nell’apprendimento automatico sono molto importanti, essendo la costruzione di un blocco di set di dati, la qualità delle caratteristiche nel vostro set di dati ha un impatto importante sulla qualità delle intuizioni che otterrete mentre utilizzate il set di dati per l’apprendimento automatico.
Tuttavia, a seconda dei diversi problemi di business in diversi settori non è necessario che le caratteristiche siano le stesse, quindi qui è necessario capire bene l’obiettivo di business del vostro progetto di scienza dei dati.
Dall’altra parte, utilizzando il processo di “feature selection” e “feature engineering” è possibile migliorare la qualità delle caratteristiche del vostro dataset, un processo molto noioso e difficile. Se queste tecniche funzionano bene, si otterrà un set di dati ottimale con tutte le caratteristiche importanti, che tenendo conto del vostro problema aziendale specifico porta al miglior sviluppo possibile del modello e alla percezione visiva più vantaggiosa.
I migliori metodi di selezione delle caratteristiche nel ML:
- Selezione Universale
- Importanza delle caratteristiche
- Matrice di correlazione con Heatmap
L’ingegneria delle caratteristiche è la parte più importante del machine leaning che fa la differenza tra un modello buono e uno cattivo. Ci sono diversi passi coinvolti nell’ingegneria delle caratteristiche e i passi preferiti sono riportati di seguito.
Passi per fare Feature Engineering in ML:
- Raccolta dei dati
- Pulizia dei dati
- Feature Engineering
- Definizione del modello
- Formazione & Test di predizione del modello
Per eseguire la feature engineering nell’apprendimento automatico è necessario avere esperti di dati come i data scientist o assumere ingegneri di apprendimento automatico che possano capire ed eseguire il processo di feature engineering con le giuste istruzioni. Cogito è una delle aziende che fornisce i servizi di assunzione e reclutamento con l’outsourcing di scienziati di dati e ingegneri di apprendimento automatico per lo sviluppo AI in-house o per sedi remote secondo i requisiti di varie aziende.
Fonte
Formazione &Test di previsione del modello
Per eseguire l’ingegneria delle caratteristiche nell’apprendimento automatico sono necessari esperti di dati come scienziati di dati o ingegneri di apprendimento automatico che possono capire ed eseguire il processo di ingegneria delle caratteristiche con le giuste istruzioni. Cogtio è una delle aziende che fornisce i servizi di assunzione e reclutamento con l’outsourcing di scienziati di dati e ingegneri di apprendimento automatico per lo sviluppo AI in-house o per sedi remote secondo i requisiti di varie aziende.