Nazaj na slovar MLOps & Življenjski cikel

Inženjerstvo lastnosti

Proces preoblikovanja surovih podatkov v informativne vhodne spremenljivke za modele ML — ključna tehnika za klasično strojno učenje.

Kaj je inženjerstvo lastnosti?

Inženjerstvo lastnosti je proces preoblikovanja in izbire vhodnih spremenljivk iz surovih podatkov za izboljšanje zmogljivosti modela ML. Kljub vzponu globokega učenja ostaja kritično za tabelarične podatke in razložljive modele.

Tehnike inženjerstva lastnosti

Preoblikovanja: logaritmična, polinomna, normalizacija. Interakcijske lastnosti: produkti, razmerja med spremenljivkami. Časovne lastnosti: zamiki, drseče povprečje, sezonski kazalniki.

Avtomatizacija in AutoML

Orodja AutoML avtomatizirajo del inženjerstva lastnosti, a domensko strokovno znanje ostaja neprecenljivo za ustvarjanje smiselnih lastnosti.