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O que é: Engenharia de Características

O que é Engenharia de Características?

A Engenharia de Características, também conhecida como Feature Engineering, é uma etapa fundamental no processo de desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Ela consiste em selecionar, transformar e criar características (ou variáveis) a partir dos dados brutos, de forma a melhorar o desempenho e a precisão dos modelos.

Importância da Engenharia de Características

A Engenharia de Características desempenha um papel crucial no sucesso de um modelo de aprendizado de máquina. Isso ocorre porque os modelos são tão bons quanto os dados que recebem. Se os dados de entrada não forem adequados ou relevantes para o problema em questão, o modelo terá dificuldades em aprender e fazer previsões precisas.

Além disso, a Engenharia de Características permite extrair informações úteis dos dados brutos, tornando-os mais compreensíveis e representativos para o modelo. Ao selecionar as características mais relevantes e transformá-las de maneira adequada, é possível reduzir o ruído e a redundância nos dados, melhorando assim a capacidade de generalização do modelo.

Processo de Engenharia de Características

O processo de Engenharia de Características envolve várias etapas, que podem variar dependendo do problema e dos dados específicos. No entanto, geralmente segue uma sequência lógica que inclui:

1. Entendimento do problema

Antes de iniciar a Engenharia de Características, é essencial ter um bom entendimento do problema em questão. Isso envolve analisar os requisitos, definir as metas e identificar as características relevantes para a solução do problema.

2. Coleta e análise dos dados

O próximo passo é coletar os dados necessários para o desenvolvimento do modelo. Esses dados podem ser obtidos de várias fontes, como bancos de dados, arquivos CSV ou APIs. Após a coleta, é importante realizar uma análise exploratória dos dados para identificar padrões, tendências e possíveis problemas, como valores ausentes ou outliers.

3. Pré-processamento dos dados

Nesta etapa, os dados brutos são pré-processados para torná-los adequados para o modelo. Isso pode envolver a remoção de valores ausentes, a normalização de escalas, a codificação de variáveis categóricas e outras técnicas de limpeza e transformação dos dados.

4. Seleção de características

A seleção de características é um processo de escolha das variáveis mais relevantes para o modelo. Isso pode ser feito com base em técnicas estatísticas, como análise de correlação ou teste de hipóteses, ou por meio de algoritmos de seleção automática de características, como o algoritmo de eliminação recursiva.

5. Criação de características

Além de selecionar características existentes, também é possível criar novas características a partir das existentes. Isso pode ser feito por meio de técnicas como combinação de características, extração de características de texto ou engenharia de características baseada em conhecimento especializado.

6. Avaliação e iteração

Após a seleção e criação das características, é importante avaliar o desempenho do modelo e iterar o processo, se necessário. Isso pode envolver a comparação de diferentes conjuntos de características, a realização de validação cruzada ou a otimização de hiperparâmetros.

Benefícios da Engenharia de Características

A Engenharia de Características traz uma série de benefícios para o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina:

– Melhora o desempenho do modelo: ao selecionar e transformar as características adequadas, é possível melhorar a precisão e a capacidade de generalização do modelo.

– Reduz o tempo de treinamento: ao remover características irrelevantes ou redundantes, é possível reduzir a complexidade do modelo e acelerar o tempo de treinamento.

– Torna os modelos mais interpretáveis: ao criar características mais compreensíveis e representativas, é possível entender melhor como o modelo está tomando suas decisões.

– Permite a utilização de diferentes tipos de dados: a Engenharia de Características permite trabalhar com diferentes tipos de dados, como texto, imagem ou áudio, tornando possível a aplicação de modelos de aprendizado de máquina em uma ampla variedade de problemas.

Conclusão

A Engenharia de Características desempenha um papel fundamental no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Ao selecionar, transformar e criar características a partir dos dados brutos, é possível melhorar o desempenho, a precisão e a capacidade de generalização dos modelos. Portanto, é essencial investir tempo e esforço nessa etapa do processo, a fim de obter resultados mais precisos e confiáveis.

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