In machine learning zijn kenmerken individuele onafhankelijke variabelen die fungeren als een input in uw systeem. Eigenlijk, terwijl het maken van de voorspellingen, modellen gebruik maken van dergelijke functies om de voorspellingen te maken. En met behulp van het feature engineering-proces kunnen ook nieuwe features worden verkregen uit oude features bij machine learning.
Om het eenvoudiger te begrijpen, nemen we een voorbeeld, waarbij je één kolom van je dataset kunt beschouwen als één feature, die ook bekend staat als “variabelen of attributen”, en het grotere aantal features staat bekend als dimensies. En afhankelijk van wat u probeert te analyseren, kunnen de kenmerken die u in uw dataset opneemt, sterk variëren.
Wat is Feature Engineering in Machine Learning?
Feature engineering is het proces waarbij de domeinkennis van de gegevens wordt gebruikt om kenmerken te creëren die ervoor zorgen dat machine learning-algoritmen goed werken. Als feature engineering goed wordt uitgevoerd, helpt het om de kracht van voorspelling van machine learning algoritmen te verbeteren door het creëren van de functies met behulp van de ruwe gegevens die het machine learning proces te vergemakkelijken.
Waarom Feature is belangrijk in Machine Learning?
Features in machine learning is erg belangrijk, wordt het bouwen van een blokken van datasets, de kwaliteit van de functies in uw dataset heeft grote invloed op de kwaliteit van de inzichten die je krijgt tijdens het gebruik van de dataset voor machine learning.
Hoewel, afhankelijk van de verschillende zakelijke problemen in verschillende industrieën is het niet noodzakelijk de functies moeten dezelfde functies, dus hier moet je sterk begrijpen van de zakelijke doel van uw data science project.
Waar aan de andere kant, met behulp van de “feature selectie” en “feature engineering” proces kunt u de kwaliteit van uw datasets ‘features, dat een zeer vervelend en moeilijk proces te verbeteren. Als deze technieken goed werken, krijgt u een optimale dataset met alle belangrijke kenmerken, die met betrekking tot uw specifieke bedrijfsprobleem leidt tot de best mogelijke modelontwikkeling en de meest gunstige visuele perceptie.
Top Methods of Feature Selection in ML:
- Universele Selectie
- Feature Importantie
- Correlatiematrix met Heatmap
Feature engineering is het belangrijkste onderdeel van machine leaning dat het verschil maakt tussen en goed en slecht model. En er zijn verschillende stappen die betrokken zijn bij feature engineering en de meeste voorkeur stappen zijn hieronder gegeven.
Stappen om Feature Engineering te doen in ML:
- Gegevens verzamelen
- Gegevens schonen
- Feature Engineering
- Model definiëren
- Training & Testen van modelvoorspelling
Om de feature engineering in machine learning uit te voeren heb je data experts nodig zoals data scientists of machine learning engineer inhuren die het feature engineering proces kan begrijpen en uitvoeren met de juiste instructies. Cogito is een van de bedrijven die de werving en selectie diensten met outsourcing van data wetenschappers en machine learning ingenieurs voor in-house AI-ontwikkeling of voor afgelegen locaties volgens de eisen van diverse bedrijven.
Bron
Training & Testen van model voorspelling
Om de functie engineering in machine learning uit te voeren heb je data-experts zoals data wetenschappers of huur machine learning ingenieur die kunnen begrijpen en uit te voeren van de functie engineering proces met de juiste instructies. Cogtio is een van de bedrijven die de werving en selectie diensten met outsourcing van data wetenschappers en machine learning ingenieurs voor in-house AI-ontwikkeling of voor afgelegen locaties volgens de eisen van diverse bedrijven.