Què és l'Enginyeria de Característiques?
L'enginyeria de característiques és el procés de transformació i creació de variables d'entrada (característiques) per a models d'aprenentatge automàtic. Tot i que els mètodes de deep learning poden aprendre moltes característiques automàticament, l'enginyeria de característiques segueix sent un important palanca per al rendiment dels models amb dades tabulars, sèries temporals i dominis especialitzats. Les característiques ben construïdes poden millorar dràsticament el rendiment del model.
Mètodes Principals
Les característiques numèriques es transformen mitjançant normalització i escalat. Les variables categòriques es codifiquen (one-hot, target encoding, embeddings). Les característiques temporals extreuen tendències, estacionalitat i patrons cíclics. Les característiques d'interacció combinen informació de múltiples variables. Les característiques de domini aprofiten el coneixement expert.
Magatzems de Característiques
Per a l'ML empresarial, els magatzems de característiques gestionen centralment les característiques calculades, garanteixen la coherència entre entrenament i inferència, permeten la reutilització de característiques entre projectes i rastren la procedència de les característiques per a l'auditoria. Un magatzem de característiques evita el sesgo entre entrenament i servei, una font comuna de fallades en la IA de producció.