特徵工程

MLOps 概念

Folkert Stijnman

ML Engineer

特徵工程

MLOps phases feature engineering

MLOps 概念

特徵工程

…是將原始資料選取、處理與轉換為特徵的流程。

  • 特徵是變數，例如表格中的欄位
  • 你可用原始資料，也能自行建立特徵
MLOps 概念

客戶資料

Example customer data

MLOps 概念

客戶資料

Example customer data with new feature

MLOps 概念

特徵工程

  • 目標是提升模型效能
  • 工具與技術可協助處理、篩選與維護特徵：
    • 特徵選擇
    • 特徵儲存（feature store）
    • 資料版本控制
MLOps 概念

特徵選擇

  • 領域知識
  • 相關性
  • 特徵重要性
  • 其他方法：單變量選擇、主成分分析（PCA）、遞迴式特徵消除（RFE）

correlation plot

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

特徵儲存（Feature store）

Feature store

僅適用於在多個專案中共用相同特徵的大型團隊

MLOps 概念

資料版本控制

  • 追蹤資料集變更
  • 在開發生命週期中維持一致性

graphic depicting data version control and git

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

一起來練習吧！

MLOps 概念

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