Apprenez à maîtriser l’art de l’ingénierie de caractéristiques

L’ingénierie de caractéristiques est le processus d’extraction et de sélection de caractéristiques pertinentes, informatives et distinctives dans vos données. Elles pourront ensuite être utilisées en entrée d’un algorithme d’apprentissage-machine. La qualité de vos fonctionnalités influence dans une large mesure la qualité des résultats. L’ingénierie de caractéristiques est donc l’un des facteurs essentiels de réussite de l’application de l’apprentissage-machine. Bien que ce processus soit généralement créatif et intense sur le plan du travail, vous pourrez déjà bien progresser si vous comprenez la méthodologie, les secrets du métier et les pièges courants.

Les algorithmes standard d’exploration de données et d’apprentissage-machine sont fournis prêts à l’emploi par de nombreuses bibliothèques, boîtes à outils et plates-formes. Ils peuvent donc être appliqués par à peu près n’importe qui. Toutefois, la simple exécution de l’algorithme de votre choix sur vos données ne garantit pas que vous obtiendrez de bons résultats.

Les données doivent être fournies à l’algorithme de la façon appropriée. Plus précisément, vous devez extraire les informations les plus pertinentes, informatives et distinctives à partir de vos données. Ce processus se nomme ingénierie de caractéristiques.

L’ingénierie de caractéristiques est l’une des étapes les plus importantes de tout le workflow de la science des données. En outre, c’est l’étape qui vous prendra le plus de temps, car il s’agit inévitablement d’un processus créatif et artisanal qui repose sur l’essai et l’erreur. Au cours de ce processus itératif, vous découvrirez qu’il est possible d’extraire des fonctionnalités très variées de vos données. Vous devrez par conséquent déterminer les fonctionnalités qui fonctionnent et celles qui ne le font pas, les affiner ou en définir d’autres en complément, les valider à nouveau, etc.

Bien que l’ingénierie de caractéristiques soit un processus d’essai et d’erreur, elle repose sur une méthodologie qui implique des approches standard, des consignes, des recommandations, des secrets du métier et des pièges. Leur connaissance vous aidera à trouver les fonctionnalités les plus pertinentes.

Vous aimeriez mieux comprendre le processus créatif de la caractérisation de données en termes de fonctionnalités susceptibles de vous aider à obtenir de meilleurs résultats lorsque vous appliquez un algorithme d’exploration de données ou d’apprentissage-machine ? Inscrivez-vous à notre prochaine session de formation consacrée à l’ingénierie de fonctionnalités. Lors de cette session, nous examinerons en détail la méthodologie sous-jacente, dont diverses méthodes de construction de fonctionnalités, de sélection, de normalisation, etc.