Разработка признаков

Концепции MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Фазы MLOps — разработка признаков

... — это процесс отбора, преобразования и обработки исходных данных в признаки.

Данные о клиентах

Пример данных о клиентах

Пример данных о клиентах с новым признаком

Цель — улучшить качество модели
Инструменты и методы для обработки, отбора и поддержки признаков:
- Отбор признаков
- Хранилище признаков
- Контроль версий данных

Знание предметной области
Корреляция
Важность признаков
Другие методы: одномерный отбор, метод главных компонент (PCA), рекурсивное исключение признаков (RFE)

график корреляции

¹ https://www.datacamp.com/tutorial/tutorial-datails-on-correlation

Актуально только для больших команд, работающих над несколькими проектами с общими признаками

иллюстрация контроля версий данных и git

¹ https://www.datacamp.com/courses/cicd-for-machine-learning

Концепции MLOps