Smanjenje dimenzionalnosti smanjuje broj obilježja u skupu podataka bez gubitka bitnih informacija. Poznate metode uključuju analizu glavnih komponenti (PCA) te t-SNE i UMAP, koji se često koriste za vizualizaciju. Ubrzava izračune, smanjuje rizik od pretreniranosti i olakšava razumijevanje podataka – primjerice kada se stotine atributa klijenata preslikaju na dvodimenzionalni grafikon na kojem su slični klijenti blizu jedni drugima.
Agenti, tijekovi rada i predlošci u jednom radnom prostoru – besplatna demo verzija na 24 sata.
Pokrenite demoIzdvajanje značajki postupak je izvođenja smislenih vrijednosti iz neobrađenih podataka kako bi ih model mogao učinkovito obrađivati. Umjesto milijuna pojedinačnih piksela sustav može upotrebljavati rubove, boje ili oblike; tekstovi se pretvaraju u težine riječi ili vektore umetanja (embeddinge). Dobre značajke smanjuju količinu podataka, snižavaju računalne troškove i često povećavaju točnost. Izdvajanje značajki ključni je dio inženjerstva značajki.
Klasteriranje je metoda nenadziranog učenja koja dijeli podatkovne točke u skupine prema njihovoj sličnosti, bez unaprijed definiranih kategorija. Otkriva obrasce koje nitko prije nije imenovao – primjerice segmente kupaca sa sličnim kupovnim ponašanjem. Kod tekstova klasteriranje pomaže razvrstati stotine upita kupaca u teme kao što su isporuka, naplata ili pritužbe i pokazuje gdje je težište.
Pretreniranost (overfitting) nastaje kada model nauči napamet podatke za učenje, uključujući slučajne osobitosti i šum, umjesto da obuhvati općenito važeće uzorke. Tada se čini vrlo točnim na poznatim podacima, ali loše radi na novima. Veliki razmak između pogreške na podacima za učenje i na testnim podacima tipičan je znak. Protumjere su više ili raznolikijih podataka, jednostavniji modeli, regularizacija, dropout i unakrsna validacija.
Inženjering obilježja (feature engineering) znači odabir, transformaciju i stvaranje atributa (obilježja) iz neobrađenih podataka kako bi algoritam učenja lakše prepoznao obrasce. Izdvajanje obilježja iz složenih podataka poput teksta, slika ili signala izvodi kompaktne, smislene vrijednosti. Primjer: pojedinačni zapisi o kupnji pretvaraju se u obilježja poput „dana od posljednje kupnje” ili „prosječne vrijednosti narudžbe”, što može osjetno poboljšati predviđanje odlaska klijenata.
