Na aprendizagem de máquinas, as características são variáveis individuais independentes que agem como uma entrada no seu sistema. Na verdade, enquanto faz as previsões, os modelos usam tais características para fazer as previsões. E usando o processo de engenharia de recursos, novos recursos também podem ser obtidos de recursos antigos na aprendizagem da máquina.
Para entender de forma mais simples, vamos dar um exemplo, onde você pode considerar uma coluna do seu conjunto de dados como um recurso que também é conhecido como “variáveis ou atributos” e o maior número de recursos são conhecidos como dimensões. E dependendo do que você está tentando analisar as características que você inclui no seu conjunto de dados pode variar muito.
O que é Engenharia de Características na Aprendizagem de Máquinas?
A engenharia de características é o processo de usar o conhecimento do domínio dos dados para criar características que fazem com que os algoritmos de aprendizagem de máquinas funcionem corretamente. Se a engenharia de características for executada corretamente, ela ajuda a melhorar o poder de previsão dos algoritmos de aprendizagem de máquinas, criando as características usando os dados brutos que facilitam o processo de aprendizagem de máquinas.
Por que a característica é importante na aprendizagem de máquinas?
As características na aprendizagem de máquinas é muito importante, sendo a construção de blocos de conjuntos de dados, a qualidade das características no seu conjunto de dados tem um grande impacto sobre a qualidade das percepções que você obterá ao usar o conjunto de dados para a aprendizagem de máquinas.
No entanto, dependendo dos diferentes problemas de negócio em diferentes indústrias não é necessário que as características sejam as mesmas características, então aqui você precisa entender fortemente o objetivo de negócio do seu projeto de ciência de dados.
Onde por outro lado, usando o processo de “seleção de características” e “engenharia de características” você pode melhorar a qualidade das características do seu conjunto de dados, o que é um processo muito tedioso e difícil. Se estas técnicas estiverem funcionando bem, você obterá um conjunto de dados otimizado com todas as características importantes, que, tendo em conta o seu problema específico de negócio, leva ao melhor desenvolvimento de modelos possíveis e à percepção visual mais benéfica.
Tops Métodos de Selecção de Características em ML:
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- Selecção universal
- Importância das características
- Matriz de correlação com Heatmap
A engenharia de características é a parte mais importante da inclinação da máquina que faz a diferença entre um bom e um mau modelo. E há vários passos envolvidos na engenharia de características e a maioria dos passos preferidos são dados abaixo.
Passos para fazer a engenharia de recursos no ML:
- Reunião de dados
- Dados de limpeza
- Engenharia de características
- Definir modelo
- Treinamento &Testes de previsão de modelo
Para realizar a engenharia de características na aprendizagem de máquinas você precisa de especialistas em dados como cientistas de dados ou contratar engenheiros de aprendizagem de máquinas que possam entender e realizar o processo de engenharia de características com as instruções corretas. A Cogito é uma das empresas que fornece os serviços de contratação e recrutamento com terceirização de cientistas de dados e engenheiros de aprendizagem de máquinas para o desenvolvimento interno de IA ou para locais remotos, conforme os requisitos de várias empresas.
Fonte
Treinamento & Teste de previsão de modelo
Para executar a engenharia de características na aprendizagem de máquinas você precisa de especialistas em dados como cientistas de dados ou contratar engenheiros de aprendizagem de máquinas que possam entender e executar o processo de engenharia de características com as instruções corretas. A Cogtio é uma das empresas que fornece os serviços de contratação e recrutamento com terceirização de cientistas de dados e engenheiros de aprendizagem de máquinas para o desenvolvimento interno de IA ou para locais remotos, de acordo com os requisitos de várias empresas.