Woordenlijst

Feature engineering en -extractie

Wat is Feature engineering en -extractie?

Feature engineering betekent het selecteren, transformeren en creëren van kenmerken (features) uit ruwe data, zodat een leeralgoritme patronen makkelijker kan herkennen. Feature-extractie leidt compacte, zinvolle waarden af uit complexe data zoals tekst, beelden of signalen. Voorbeeld: afzonderlijke aankoopgegevens worden omgezet in kenmerken als ‘dagen sinds laatste aankoop’ of ‘gemiddelde orderwaarde’, wat een voorspelling van klantenverloop merkbaar kan verbeteren.

Onderwerpen

Machine learning
Datavoorbereiding
Functies

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten

← Alle begrippen

Verwante begrippen

Feature-extractie

Feature-extractie is het proces waarbij uit ruwe gegevens betekenisvolle waarden worden afgeleid, zodat een model ze efficiënt kan verwerken. In plaats van miljoenen afzonderlijke pixels gebruikt een systeem bijvoorbeeld randen, kleuren of vormen; teksten worden omgezet in woordgewichten of embeddingvectoren. Goede features verkleinen de hoeveelheid gegevens, verlagen de rekeninspanning en verbeteren vaak de nauwkeurigheid. Feature-extractie is een kernonderdeel van feature engineering.

datavoorbereiding
feature engineering
+1

Dimensiereductie

Dimensiereductie verlaagt het aantal kenmerken in een dataset zonder de essentiële informatie te verliezen. Bekende methoden zijn onder meer de hoofdcomponentenanalyse (PCA) en t-SNE en UMAP, die vaak voor visualisatie worden gebruikt. Het versnelt berekeningen, verkleint het risico op overfitting en maakt data beter te overzien – bijvoorbeeld wanneer honderden klantkenmerken worden afgebeeld op een tweedimensionale grafiek waarin vergelijkbare klanten dicht bij elkaar liggen.

data-analyse
PCA
+1

Dataopschoning

Dataopschoning is het opsporen en corrigeren van onjuiste, dubbele of inconsistente items in datasets. Typische stappen zijn het uniformeren van schrijfwijzen en datumnotaties, het verwijderen van overbodige spaties en het samenvoegen van dubbele records zoals ‘Jansen BV’ en ‘Jansen B.V.’. Schone data is een voorwaarde voor betrouwbare analyses, mailings en AI-toepassingen.

datakwaliteit
dubbele records
+1

Sjabloon

Machine learning

Machine learning is een tak van de kunstmatige intelligentie waarin computers patronen uit data afleiden in plaats van dat elke regel expliciet wordt geprogrammeerd. Afhankelijk van de taak leren modellen van gelabelde voorbeelden (gesuperviseerd), van ongelabelde data (ongesuperviseerd) of via beloningen (reinforcement). Toepassingen variëren van spamfilters en vraagvoorspellingen tot productaanbevelingen. De kwaliteit hangt sterk af van de hoeveelheid en kwaliteit van de trainingsdata.

basisprincipes
AI
+1