Njirimara Injinia
Injinia njiri mara bụ nka nke ịtụgharị data raw ka ọ bụrụ ntinye ihe ọmụma (atụmatụ) na-enyere onye nlereanya aka ịmụta.
Nchịkọta
In classic machine learning it is often the single biggest driver of accuracy, more than the choice of algorithm.
Ime miri emi
Ihe nlereanya nwere ike ịmụta naanị site na ntinye ị na-enye ya, na data raw adịghị adịkarị abịarute n'ụdị bara uru. Nrụpụta njirimara na-emegharị ya: iwepụta ụbọchị nke izu site na stampụ oge, na-agbakọ nkezi nke onye ahịa zụtara, na-edobe edemede dị ka ọnụọgụgụ, na-atụnye ụkpụrụ n'ọtụtụ ebe, ma ọ bụ ijikọta kọlụm n'ime oke. Emere nke ọma, ọ na-ekpughere ụkpụrụ nke algọridim chọrọ, yabụ ihe atụ dị mfe na njiri mara mma na-akụkarị ụdị mgbagwoju anya na data raw. Ọ na-achọkwa ihe ọmụma ngalaba, ebe ịmara nke ahụ, sịnụ, 'azụmahịa kwa nkeji' na-egosi aghụghọ bụ ihe na-emepụta ihe dị ike. Ihe ize ndụ kpochapụrụ bụ ntapu data, na-ewulite atụmatụ site na ozi na-agaghị adị n'oge amụma, nke na-ebuli ọnụ ọgụgụ ule mana ọ daa na mmepụta. Ọmụmụ miri emi na-emezi ụfọdụ n'ime ihe a, mana nsogbu ahaziri ahazi/tabular ka na-adabere na ya.
Nghọta nka nka
Usoro ndị a na-ahụkarị gụnyere ịhazigharị ma ọ bụ nhazi (ọnụọgụ ọnụọgụ ka ọ nweghị otu njirimara na-achịkwa), ntinye koodu na-ekpo ọkụ ma ọ bụ ebumnuche maka ụdị mgbanwe dị iche iche, ụkpụrụ na-aga n'ihu na-aga n'ihu, na ịmepụta mmekọrịta ma ọ bụ mkpokọta atụmatụ. Ọzụzụ dị oke egwu bụ mgbanwe dabara adaba (dị ka ihe ngbanwe nke nha nha na ndapụta ọkọlọtọ) naanị na data ọzụzụ, wee tinye ha na nkwado na nnwale. Ịgbakọ ha na nchịkọta data zuru ezu na-ewepụta ozi ma na-arụpụta nsonaazụ nwere nchekwube nke na-agaghị ejide n'agha.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi doro anya
Ọ na-enyere gị aka ikewapụta nkwupụta ọrụ aka doro anya na asụsụ ahịa.
Ọnụ ego na mmefu ego
Ị nwere ike ịjụ ajụjụ mmejuputa iwu ka mma tupu itinye ego ma ọ bụ oge.
Team na usoro ọrụ
Ndị otu nwere nghọta na-eme ka ngwaahịa, amụma na mkpebi mmụta ka mma.
Ọdịnihu nke injinia atụmatụ
Mmụta miri emi nwere njiri arụ ọrụ akpaghị aka maka onyonyo, ọdịyo na ederede, ebe netwọk na-amụta ihe nnochi anya site na ntinye ngwa ngwa. Mana maka data tabular na azụmaahịa, nke bụ ọtụtụ data ụlọ ọrụ, injinia njiri eche echiche ka bụ nke siri ike. Ogige ahụ na-atụgharị gaa na akpaaka (AutoML, ọgbọ njirimara akpaaka) yana 'ụlọ ahịa njirimara' nke enwere ike ịmegharị nke na-ahapụ ndị otu na-ekekọrịta atụmatụ na-agbanwe agbanwe, nwalere nke ọma n'ofe ụdị. Na-atụ anya ngwá ọrụ ndị ọzọ nke na-atụ aro atụmatụ na nchebe megide ntapu, ebe ọkachamara ngalaba mmadụ na-adị mkpa maka njirimara kachasị elu.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Nchọpụta aghụghọ: ịwepụta njirimara dị ka ugboro azụmahịa, oge azụrụ ikpeazụ, yana anya site na ebe a na-emebu.
Ịma amụma ihe: iwepụta ụbọchị izu, ọkọlọtọ ezumike, na nkezi ntụgharị site na akara oge ire ere.
Akara kredit: ịtụgharị akụkọ ihe mere eme ka ọ bụrụ oke dị ka ụgwọ iji nweta ego yana ọnụ nke ịkwụ ụgwọ oge na-adịbeghị anya.
Mkparịta ụka ndị ahịa: na-achịkọta mmemme n'ime atụmatụ dị ka nbanye kwa ọnwa na ụbọchị kemgbe njikọ aka ikpeazụ.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Otu dị iche iche nwere ike iji otu okwu ahụ mee ihe n'ụzọ dị iche, yabụ kọwapụta oge n'oge.
Ihe nrịbama nwere ike ịdị ike ebe arụmọrụ ụwa na-adaghị adaba.
Ileghara ogo data na atụmatụ nyocha anya na-emepụtakarị nsonaazụ na-adịghị mma.
Map mmejuputa
Malite na nkọwa asụsụ dị larịị nke nsonaazụ ịchọrọ.
Họrọ otu metrik ịga nke ọma na otu ọnọdụ ọdịda tupu nnwale.
Gbaa obere onye na-anya ụgbọ elu nwere data nnọchite anya, ọ bụghị ihe ngosi ngosi na-egbu maramara.
Detuo ebe injinia njirimara na-enyere aka yana ebe ụzọ dị mfe ka mma.
Nọgide na-eme nchọpụta
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Feature Engineering quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Ntuziaka na-esote
Pipeline injinia na ụdị data njiri mara
Ajụjụ a na-ajụkarị
What is Feature Engineering?
Injinia njiri mara bụ nka nke ịtụgharị data raw ka ọ bụrụ ntinye ihe ọmụma (atụmatụ) na-enyere onye nlereanya aka ịmụta. N'ịmụ igwe kpochapụwo, ọ na-abụkarị otu onye ọkwọ ụgbọ ala nke ziri ezi, karịa nhọrọ nke algọridim.
Kedu ihe bụ injinia njirimara?
Injinia njirimara bụ maka imepụta ntinye (atụmatụ) site na data raw ka ihe nlereanya ahụ wee chọta ụkpụrụ bara uru.
Kedu ihe kpatara eji akọwakarị injinịa njirimara dị ka ihe dị mkpa na mmụta igwe kpochapụwo?
Na data ahaziri ahazi, njirimara ndị a haziri nke ọma na-adịkarị mkpa karịa ụdị a kapịrị ọnụ, yabụ ụdị dị mfe na njiri mara mma nwere ike imeri.
Kedu ihe bụ ntapu data na njirimara injinia?
Nhapu pụtara njiri mara sneaks na ozi ị na-agaghị enwe n'ezie mgbe ị na-ebu amụma, na-ebuli akara ule mana ọ dara na mmepụta.
Mgbe njiri mara (dịka ọmụmaatụ, nhazi ọkwa), ebee ka ị ga-esi gbakọọ ihe pụtara na ọkọlọtọ?
Ịdaba ihe nrịbama na data ọzụzụ naanị, wee tinye ya n'ebe ọzọ, na-egbochi ntapu ma na-enye atụmatụ arụmọrụ dị adị.
Kedu n'ime ihe ndị a bụ usoro injinịa njirimara maka data categorical?
A na-atụgharịkarị ụdị mgbanwe dị iche iche ka ọ bụrụ ọnụọgụ site na ngbanwe nke otu ọkụ ma ọ bụ ebumnuche ka ụdị nwere ike iji ha.