Технологии

Feature engineering: инструмент конкурентной борьбы

0 18
Shape 15 Created with Avocode.
Feature engineering: инструмент конкурентной борьбы

Feature engineering: инструмент конкурентной борьбы

Метод feature engineering сложен и требует глубокого знания предмета. Но польза от использования машинного обучения колоссальна. Рассмотрим главные положения.


Feature engineering (FE) в настоящее время оказался задвинутым в угол. В наши дни ученые накопили колоссальный опыт по созданию инструментов. Но feature engineering, очевидно, более результативный метод, он требует фундаментальных знаний, отсутствие которых сложно заменить. 

FE способен решать задачи по машинному обучению и, как следствие, он увеличивает число новых алгоритмов и расширяет инструментарий. Метод способен видоизменять специфические данные в доступные для понимания системы векторы. Но он сложен, и экспертов, владеющих им, немного.

Специалисты сравнивают feature engineering с искусством, а работу с ним — талантом, данным не каждому.

В настоящее время есть стартапы, разрабатывающие инструментарий, способный упростить заковыристый метод.

После обобщения данные превращаются в товар. Компании, делающие упор на развитие навыков по сбору и обобщению данных, набирают обороты. Корпорации обучаются на положительных примерах, перенимая опыт у лучших разработчиков, практикуя рациональное использование feature engineering.

Основные методы

Feature engineering состоит из нескольких методов:

Трансформация контекста

Метод основан на превращении стандартных функций в более конкретизированные для заданной модели. Внутри нее визуально происходит категорийная подмена. Например, при вводе двоичной has_value можно выделить «неизвестное» из других свойств. Подменив color на has_color, получаем отбор по цвету.

Биннинг помогает лучше понимать разрозненные функции в методе предварительной обработки. Это балансировка данных, уменьшающая искажение от незначительных ошибок. Замена отклонений на усредненные значения представляют собой форму квантования.

Многофункциональная арифметика

Этот метод предусматривает использование формул применительно к существующим данным, создание производных на основе этих формул и их взаимодействия.

Достаточно выгоден, но уместен при полном его понимании. Его применение способно дать ответ на узко поставленные задачи. 

Передовые методы

  1. Сложные в применении алгоритмы, анализирующие данные для поиска новых функций.
  2. Анализ основных, второстепенных и независимых компонентов, сравнивающие данные с объектами другого пространства.
  3. Перенос результатов временного характера с помощью глубокого синтеза.

Шаги в успешной разработке

Успех возможен при постоянном поиске эффективных и еще более эффективных моделей. Для этого нужна структура. Алгоритм для использования feature engineering состоит из шести шагов.

  1. Определение цели создания модели. Каждый член команды должен знать и понимать уникальность и значимость задачи.
  2. Определение главных критериев. Сбор, исследование и анализ данных требуют серьезного подхода. Чтобы не заниматься лишней, неприменимой в модели работой, следует составить план действий в реальном мире.
  3. Создание новых функций. Для большей эффективности это хороший подход, позволяющий создавать новые данные и повышающий ценность feature engineering.
  4. Построение функции из имеющихся данных. 
  5. Изучение влияние модели. Как главные свойства модели могут повлиять на ее стоимость, производительность, проведите оценку эффективности. Модель должна быть экономически выгодной и вписываться в законы бизнеса.
  6. Уточнение функции. Процесс по их разработке включает тестирование, настройку, уточнение новых данных. Оптимизировав этот путь, можно добиться большей эффективности.

Современная алхимия 

Feature engineering можно сравнить с алхимией. Разработчики, словно ртуть в золото, успешно превращают общедоступные данные в материальные ценности.

Для прогресса в этой сфере необходимо следовать нескольким принципам:

  • Четкая постановка бизнес-целей и понимание эффективности модели.
  • Итеративность и систематизирование.
  • Понимание зависимости производительности модели от выбора функции.

Это перспективное направление, обнаружившее почву для осмысления создания моделей. Еще один инструмент конкурентной борьбы.



Записи в журнале

Акции и промо-коды от магазинов электроники, а тажке новости науки и технологий.