Melhora o desempenho do modelo com a engenharia de caraterísticas: transforma os dados para obter melhores padrões, precisão e previsões em IA e aprendizagem automática.
A engenharia de caraterísticas é um processo crucial na aprendizagem automática e na inteligência artificial que envolve a transformação de dados brutos em caraterísticas significativas que melhoram o desempenho dos modelos de previsão. Através da engenharia eficaz de caraterísticas, os modelos de aprendizagem automática podem reconhecer mais facilmente padrões, melhorar a precisão e prever resultados de forma mais eficaz.
A engenharia de caraterísticas envolve a criação de novas caraterísticas ou a alteração das existentes para melhorar o desempenho de um modelo. Este processo requer frequentemente conhecimentos especializados no domínio, em que o conhecimento da área é utilizado para selecionar ou criar caraterísticas que influenciarão o resultado do modelo. É uma mistura de arte e ciência, que depende muito da intuição e da experimentação.
As principais etapas da engenharia de caraterísticas incluem:
Para uma compreensão abrangente da preparação de dados, consulta o nosso guia sobre Recolha de dados e anotação.
A engenharia de caraterísticas pode influenciar significativamente uma vasta gama de aplicações:
Finanças: Na previsão da saúde financeira, a engenharia de caraterísticas ajuda a criar caraterísticas como médias móveis ou índices de volatilidade. Estas podem dar mais informações do que os dados de preços brutos, ajudando na gestão do risco e na deteção de fraudes. Encontra uma aplicação perspicaz da IA nas finanças em AI in Finance.
Cuidados de saúde: Nos diagnósticos médicos, as caraterísticas de engenharia, como a idade, o historial médico e os atributos do estilo de vida, podem alimentar modelos preditivos para a avaliação do risco de doença. Esta questão é amplamente explorada em IA nos cuidados de saúde.
É essencial compreender como é que a engenharia de caraterísticas se enquadra na estrutura maior da formação de modelos. Descobre o processo de gestão de dados de formação para ver como os dados alimentam os modelos.
A engenharia de caraterísticas está intimamente relacionada com a extração de caraterísticas, mas é distinta desta última, que se centra na seleção de caraterísticas de dados existentes e não na criação de novas caraterísticas.
Além disso, a utilização de técnicas de aumento de dados juntamente com a engenharia de caraterísticas pode ser benéfica para expandir o conjunto de dados e introduzir variabilidade.
Por último, é crucial compreender o compromisso entre viés e variância, uma vez que tanto a engenharia de caraterísticas como as considerações de dimensionalidade podem afetar o desempenho e a generalização do modelo.
A engenharia de caraterísticas continua a ser um passo fundamental na construção de sistemas de IA poderosos. Ao selecionar e transformar cuidadosamente os dados, as organizações podem obter previsões mais precisas e fiáveis, transformando dados brutos em informações acionáveis.
