Zmanjševanje dimenzionalnosti zmanjša število značilnosti v podatkovni zbirki, ne da bi izgubili bistvene informacije. Znane metode so analiza glavnih komponent (PCA) ter t-SNE in UMAP, ki se pogosto uporabljata za vizualizacijo. Pospeši izračune, zmanjša tveganje čezmernega prilagajanja in podatke naredi bolj pregledne – na primer ko se na stotine lastnosti strank preslika na dvodimenzionalni grafikon, kjer so si podobne stranke blizu.
Agenti, poteki dela in predloge v enem delovnem prostoru – brezplačna 24-urna predstavitev.
Začni predstavitevIzločanje značilnic je postopek, pri katerem iz surovih podatkov pridobimo smiselne vrednosti, da jih model lahko učinkovito obdela. Namesto milijonov posameznih slikovnih pik sistem na primer uporabi robove, barve ali oblike; besedila se pretvorijo v uteži besed ali vektorje vložitev. Dobre značilnice zmanjšajo količino podatkov, znižajo računski napor in pogosto izboljšajo natančnost. Izločanje značilnic je osrednji del inženiringa značilnic.
Gručenje (clustering) je metoda nenadzorovanega učenja, ki podatkovne točke na podlagi podobnosti razdeli v skupine brez vnaprej določenih kategorij. Razkrije vzorce, ki jih še nihče ni poimenoval – na primer segmente strank s podobnim nakupnim vedenjem. Pri besedilih gručenje pomaga razvrstiti na stotine povpraševanj strank v teme, kot so dostava, obračun ali pritožbe, in pokaže, kje je težišče.
Preveliko prileganje nastane, ko si model zapomni podatke za učenje, vključno z naključnimi posebnostmi in šumom, namesto da bi zajel splošno veljavne vzorce. Na znanih podatkih potem deluje zelo natančno, na novih pa slabo. Tipičen znak je velika razlika med napako pri učenju in napako pri testiranju. Protiukrepi so več ali bolj raznolikih podatkov, preprostejši modeli, regularizacija, izpuščanje (dropout) in navzkrižno preverjanje.
Inženiring značilnosti pomeni izbiro, preoblikovanje in ustvarjanje lastnosti (značilnosti) iz surovih podatkov, da učni algoritem lažje zazna vzorce. Izluščanje značilnosti iz kompleksnih podatkov, kot so besedila, slike ali signali, izpelje zgoščene, pomenljive vrednosti. Primer: posamezni zapisi nakupov se pretvorijo v značilnosti, kot sta „dni od zadnjega nakupa“ ali „povprečna vrednost naročila“, kar lahko opazno izboljša napoved odhoda strank.
