În învățarea automată, caracteristicile sunt variabile independente individuale care acționează ca o intrare în sistemul dumneavoastră. De fapt, în timp ce fac predicții, modelele utilizează astfel de caracteristici pentru a face predicțiile. Și folosind procesul de inginerie a caracteristicilor, se pot obține, de asemenea, caracteristici noi din caracteristici vechi în învățarea automată.
Pentru a înțelege mai simplu, să luăm un exemplu, în care puteți considera că o coloană din setul dvs. de date este o caracteristică care este cunoscută și sub numele de „variabile sau atribute”, iar numărul mai mare de caracteristici este cunoscut sub numele de dimensiuni. Și, în funcție de ceea ce încercați să analizați, caracteristicile pe care le includeți în setul dvs. de date pot varia foarte mult.
Ce este ingineria caracteristicilor în învățarea automată?
Ingineria caracteristicilor este procesul de utilizare a cunoștințelor de domeniu ale datelor pentru a crea caracteristici care fac ca algoritmii de învățare automată să funcționeze corect. Dacă ingineria caracteristicilor este realizată în mod corespunzător, aceasta ajută la îmbunătățirea puterii de predicție a algoritmilor de învățare automată prin crearea caracteristicilor folosind datele brute care facilitează procesul de învățare automată.
De ce este importantă caracteristica în învățarea automată?
Caracteristicile în învățarea automată sunt foarte importante, fiind construirea unor blocuri de seturi de date, calitatea caracteristicilor din setul dvs. de date are un impact major asupra calității informațiilor pe care le veți obține în timp ce utilizați setul de date pentru învățarea automată.
Cu toate acestea, în funcție de diferitele probleme de afaceri din diferite industrii, nu este necesar ca caracteristicile să fie aceleași caracteristici, deci aici trebuie să înțelegeți foarte bine obiectivul de afaceri al proiectului dvs. de știință a datelor.
Dar, pe de altă parte, folosind procesul de „selecție a caracteristicilor” și „inginerie a caracteristicilor”, puteți îmbunătăți calitatea caracteristicilor seturilor dvs. de date, ceea ce reprezintă un proces foarte anevoios și dificil. Dacă aceste tehnici funcționează bine, veți obține setul de date optim cu toate caracteristicile importante, care, având în vedere problema dvs. specifică de afaceri, conduce la cea mai bună dezvoltare posibilă a modelului și la cea mai benefică percepție vizuală.
Metode de top de selecție a caracteristicilor în ML:
- Selecție universală
- Importanța caracteristicilor
- Matrice de corelație cu Heatmap
Ingineria caracteristicilor este cea mai importantă parte a analizei automate care face diferența între un model bun și unul rău. Și există mai mulți pași implicați în ingineria caracteristicilor, iar pașii cei mai preferați sunt prezentați mai jos.
Pași pentru a face ingineria caracteristicilor în ML:
- Colectarea datelor
- Curățarea datelor
- Inginerie a caracteristicilor
- Definirea modelului
- Învățare & Testarea predicției modelului
Pentru a efectua ingineria caracteristicilor în învățarea automată aveți nevoie de experți în date, cum ar fi oamenii de știință de date sau să angajați un inginer de învățare automată care poate înțelege și efectua procesul de inginerie a caracteristicilor cu instrucțiuni corecte. Cogito este una dintre companiile care oferă servicii de angajare și de recrutare cu externalizare a oamenilor de știință de date și a inginerilor de învățare automată pentru dezvoltarea internă a inteligenței artificiale sau pentru locații la distanță, în funcție de cerințele diverselor companii.
Sursa
Formare & Testarea predicției modelului
Pentru a efectua ingineria caracteristicilor în învățarea automată aveți nevoie de experți de date, cum ar fi oamenii de știință de date sau angajați inginer de învățare automată care pot înțelege și efectua procesul de inginerie a caracteristicilor cu instrucțiuni corecte. Cogtio este una dintre companiile care oferă servicii de angajare și de recrutare cu externalizare a oamenilor de știință de date și a inginerilor de învățare automată pentru dezvoltarea internă a inteligenței artificiale sau pentru locații la distanță, în funcție de cerințele diferitelor companii.
.