숙련된 기술자는 효과적인 신경망 모델을 개발하는 데 중요한 단계입니다. 이 모델의 데이터를 학습하는 데 필요한 기능을 개선하고, 선택, 변환 및 생성하는 기능을 포함합니다. 실제 접근 방식은 모델 성능 향상 및 훈련 시간을 단축할 수 있습니다.

기술연구소

특징 공학은 신경 네트워크 훈련에 더 적합 한 형식으로 원료를 준비에 초점을 맞추고. 신경 네트워크는 복잡한 패턴을 배울 수 있지만, 품질 기능은 크게 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다.

실제 접근법

몇몇 실제적인 기술은 특징 질을 개량하기 위하여 적용될 수 있습니다:

  • 정상화 및 스케일링:기능을 조정하여 균일성을 보장하며, 더 빠른 융합에 도움이 되는 기능을 제공합니다.
  • Categorical 변수를 인코딩: 은 하나 핫 인코딩 또는 은폐 층을 사용하여 categorical 데이터를 효과적으로 표현합니다.
  • 특수 추출: 통계적 요약 또는 도메인 별 변환과 같은 기존 데이터에서 새로운 기능.
  • Handling Missing Data:]는 의미, 미디어, 또는 고급 imputation 메소드를 가진 누락된 값을 채웁니다.
  • Dimensionality Reduction: PCA와 같은 기술은 기능 공간을 줄이고 모델 교육 속도를 향상 시킬 수 있습니다.

기능 공학의 예

예를 들어, 주택 가격 예측 모델에서, 속성의 나이와 같은 기능, 위치, 크기 사용. 나이 그룹 또는 위치 클러스터와 같은 새로운 기능을 만들 추가 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 마찬가지로, 가격과 크기와 같은 정상적인 기능은 신경 네트워크가 똑같이 모든 입력을 치료한다는 것을 보장합니다.

이미지 처리 작업에서, 기능 추출은 가장자리 검출 또는 색상 histograms를 포함 할 수 있습니다. 이는 신경 네트워크에 입력 역할을합니다. 이 설계 된 기능은 패턴을 인식하는 모델의 능력을 향상시킬 수 있습니다.