Feature-Engineering ist ein wichtiger Prozess beim maschinellen Lernen und bei der künstlichen Intelligenz, bei dem Rohdaten in aussagekräftige Merkmale umgewandelt werden, die die Leistung von Vorhersagemodellen verbessern. Durch effektives Feature-Engineering können maschinelle Lernmodelle Muster leichter erkennen, die Genauigkeit verbessern und Ergebnisse effektiver vorhersagen.
Verstehen von Feature Engineering
Beim Feature-Engineering geht es darum, neue Features zu erstellen oder bestehende zu verändern, um die Leistung eines Modells zu verbessern. Für diesen Prozess ist oft Fachwissen erforderlich, denn das Wissen des Fachgebiets wird genutzt, um Merkmale auszuwählen oder zu erstellen, die die Leistung des Modells beeinflussen. Es ist eine Mischung aus Kunst und Wissenschaft, die sich stark auf Intuition und Experimentieren stützt.
Die wichtigsten Schritte beim Feature Engineering sind:
- Datenbereinigung: Entfernen von Rauschen und Unstimmigkeiten aus den Daten, um zu verhindern, dass die Modelle falsche Muster lernen.
- Feature-Erstellung: Das Erzeugen neuer Merkmale auf der Grundlage vorhandener Daten. Dies kann die Kombination von Merkmalen, die Extraktion von Teilen von Merkmalen oder die Erstellung neuer Datenpunkte beinhalten.
- Feature Transformation: Die Anpassung von Merkmalen an die Anforderungen des Modells. Zu diesen Techniken gehören die Normalisierung oder Skalierung von Merkmalen, damit sie in ein Modell passen.
Ein umfassendes Verständnis der Datenaufbereitung findest du in unserem Leitfaden zur Datenerhebung und -beschriftung.
Anwendungen des Feature Engineering
Das Feature-Engineering kann eine breite Palette von Anwendungen maßgeblich beeinflussen:
Anwendungen in der realen Welt
Finanzen: Bei der Vorhersage von Finanzdaten hilft das Feature Engineering bei der Erstellung von Merkmalen wie gleitenden Durchschnitten oder Volatilitätsindizes. Diese können mehr Erkenntnisse liefern als rohe Preisdaten und helfen beim Risikomanagement und bei der Aufdeckung von Betrug. Eine aufschlussreiche Anwendung von KI im Finanzwesen findest du unter KI im Finanzwesen.
Gesundheitswesen: In der medizinischen Diagnostik können technische Merkmale wie Alter, Krankengeschichte und Lebensstil in Vorhersagemodelle zur Einschätzung des Krankheitsrisikos einfließen. Dies wird in KI im Gesundheitswesen eingehend erforscht.
Technische Beispiele
- Textanalyse: Die Generierung von n-Grammen und die Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) sind beliebte Methoden der Merkmalstechnik, die in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verwendet werden, um nützliche Informationen aus Textdaten zu extrahieren.
Es ist wichtig zu verstehen, wie das Feature-Engineering in die größere Struktur der Modellschulung passt. Entdecke den Prozess des Trainingsdatenmanagements, um zu sehen, wie Daten in Modelle einfließen.
Verwandte Konzepte
Das Feature-Engineering ist eng mit der Feature-Extraktion verwandt, unterscheidet sich aber von dieser, bei der es darum geht, bestehende Datenmerkmale auszuwählen, anstatt neue zu erstellen.
Darüber hinaus kann der Einsatz von Datenerweiterungstechniken neben dem Feature-Engineering von Vorteil sein, um den Datensatz zu erweitern und die Variabilität zu erhöhen.
Schließlich ist das Verständnis des Bias-Variance-Tradeoffs von entscheidender Bedeutung, da sowohl das Feature-Engineering als auch Überlegungen zur Dimensionalität die Modellleistung und Generalisierung beeinflussen können.
Tools und Ressourcen
Tools wie der Ultralytics HUB bieten robuste Plattformen für die Integration von Feature-Engineering in Machine-Learning-Workflows und ermöglichen die nahtlose Bereitstellung und Verwaltung von KI-Modellen.
Feature-Engineering ist nach wie vor ein entscheidender Schritt beim Aufbau leistungsstarker KI-Systeme. Durch die sorgfältige Auswahl und Umwandlung von Daten können Unternehmen genauere und zuverlässigere Vorhersagen treffen und Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln.
