Сегодня о новой тенденции в ИИ «Как Feature Engineering революционизирует» – расскажет инженер НИЛ «Искусственного интеллекта» 
ПГУТИ Кушуков Сергей Владимирович.
Мир искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развивается, и каждая инновация в этой области имеет огромное значение. Одним из таких ключевых понятий, которое стало важнейшим инструментом для специалистов по данным, является Feature Engineering — создание и улучшение признаков для машинного обучения. 
Что такое Feature Engineering и почему это важно?Feature engineering — это процесс преобразования исходных данных в такие признаки, которые помогут модели машинного обучения работать более эффективно. Признаки (или фичи) — это данные, которые ИИ использует для принятия решений. Например, если ИИ обучается на предсказании, будет ли человек покупать товар, фичами могут быть возраст, пол, история покупок и многие другие факторы.
Важно понимать, что, если данные плохо подготовлены или неправильно интерпретированы, даже самая продвинутая модель машинного обучения может дать неудачные результаты.
Как работает Feature Engineering?Когда вы работаете с данными, часто бывает так, что исходная информация не сразу готова для подачи в модель. Признаки могут быть не в том формате, не учитывать все аспекты или быть недостаточно полными. Именно тут и вступает в игру feature engineering.
Примеры эффективного использования featureengineering:
Преобразование категориальных признаков: Например, у вас есть данные о странах, и они представлены в виде строк (Россия, США, Индия). Для модели машинного обучения лучше представить эти страны в виде чисел, например, используя технику кодирования One-HotEncoding, где каждая страна становится отдельным бинарным признаком. Создание новых признаков: Иногда из исходных данных можно создать более информативные признаки. Например, если у вас есть дата рождения человека, вы можете извлечь из неё возраст. Это уже будет более полезный признак для модели, чем сама дата рождения. Нормализация и стандартизация данных: Когда данные разных типов и масштабов (например, один признак измеряется в килограммах, а другой — в метрах), важно привести их к единому масштабу. Это позволяет модели легче анализировать и выявлять закономерности. Создание взаимодействий между признаками: Например, взаимодействие между возрастом и полом может быть более полезным, чем использование этих признаков по отдельности. Вы можете создать новый признак, который будет комбинировать эти два, и это может повысить точность модели.
Пример из реальной жизни: как feature engineeringвлияет на бизнесВозьмем компанию, которая использует ИИ для прогнозирования того, купит ли клиент определенный товар. Если изначально данные о клиентах представлены простыми признаками, как возраст и пол, то, применяя методы feature engineering, можно добавить признаки, как средний чек покупок, предпочтения по времени суток, историю просмотров товаров и даже время, проведенное на сайте. Эти дополнительные признаки могут значительно улучшить точность предсказания, что в свою очередь повысит продажи и удовлетворенность клиентов.
Feature engineering — это не просто технический шаг в разработке модели ИИ, а ключевая составляющая, от которой во многом зависит успех всего проекта. С правильными признаками модель может принимать более точные решения, что приводит к лучшим результатам.#ПГУТИ #ИИ_ПГУТИ
