En el aprendizaje automático, las características son variables individuales independientes que actúan como una entrada en su sistema. En realidad, al hacer las predicciones, los modelos utilizan tales características para hacer las predicciones. Y utilizando el proceso de ingeniería de características, también se pueden obtener nuevas características a partir de las antiguas en el aprendizaje automático.
Para entender de una manera más simple, vamos a tomar un ejemplo, donde se puede considerar una columna de su conjunto de datos para ser una característica que también se conoce como «variables o atributos» y el mayor número de características se conocen como dimensiones. Y dependiendo de lo que usted está tratando de analizar las características que incluye en su conjunto de datos puede variar ampliamente.
¿Qué es la ingeniería de características en el aprendizaje automático?
La ingeniería de características es el proceso de utilizar el conocimiento del dominio de los datos para crear características que hacen que los algoritmos de aprendizaje automático funcionen correctamente. Si la ingeniería de características se realiza correctamente, ayuda a mejorar el poder de predicción de los algoritmos de aprendizaje automático mediante la creación de las características utilizando los datos en bruto que facilitan el proceso de aprendizaje automático.
¿Por qué las características son importantes en el aprendizaje automático?
Las características en el aprendizaje automático son muy importantes, ya que al estar construyendo bloques de conjuntos de datos, la calidad de las características en su conjunto de datos tiene un impacto importante en la calidad de los conocimientos que obtendrá al utilizar el conjunto de datos para el aprendizaje automático.
Sin embargo, dependiendo de los diferentes problemas de negocio en diferentes industrias, no es necesario que las características sean las mismas, por lo que aquí hay que entender fuertemente el objetivo de negocio de su proyecto de ciencia de datos.
Por otro lado, utilizando la «selección de características» y el proceso de «ingeniería de características» se puede mejorar la calidad de las características de sus conjuntos de datos, que es un proceso muy tedioso y difícil. Si estas técnicas funcionan bien, obtendrá un conjunto de datos óptimo con todas las características importantes, que teniendo en cuenta su problema empresarial específico, conduce al mejor desarrollo posible del modelo y a la percepción visual más beneficiosa.
Métodos superiores de selección de características en ML:
- Selección universal
- Importancia de las características
- Matriz de correlación con mapa de calor
La ingeniería de características es la parte más importante del machine leaning que marca la diferencia entre un modelo bueno y uno malo. Y hay varios pasos involucrados en la ingeniería de características y los pasos más preferidos se dan a continuación.
Pasos para hacer ingeniería de características en ML:
- Recogida de datos
- Limpieza de datos
- Ingeniería de características
- Definición del modelo
- Entrenamiento &Prueba de la predicción del modelo
Para realizar la ingeniería de características en machine learning se necesitan expertos en datos como científicos de datos o contratar a un ingeniero de machine learning que pueda entender y realizar el proceso de ingeniería de características con las instrucciones adecuadas. Cogito es una de las empresas que ofrece servicios de contratación y reclutamiento con la subcontratación de científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático para el desarrollo interno de la IA o para ubicaciones remotas según los requisitos de diversas empresas.
Fuente
Formación &Pruebas de predicción de modelos
Para realizar la ingeniería de características en el aprendizaje automático se necesitan expertos en datos como científicos de datos o contratar a un ingeniero de aprendizaje automático que pueda entender y realizar el proceso de ingeniería de características con las instrucciones correctas. Cogtio es una de las empresas que ofrece servicios de contratación y reclutamiento con la subcontratación de científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático para el desarrollo de IA en la empresa o para ubicaciones remotas según los requisitos de diversas empresas.