Özellik mühendisliği; veri analizi, iş alanı bilgisi ve sezgi becerisinin bir birleşimini içerdiğinden zordur. Özellikler oluştururken anında kullanılabilir verilere gitmek caziptir ancak genellikle uzmanlarla konuşmak, beyin fırtınası yapmak ve üçüncü taraf araştırmalar gerçekleştirmek aracılığıyla hangi verilerin gerekli olduğunu dikkate alarak başlamanız gerekir. Bu egzersizi tamamlamazsanız tahmine yönelik önemli değişkenleri gözden kaçırabilirsiniz.
Veri ayıklama
Veri toplama, ML için ihtiyacınız olan tüm verileri birleştirme sürecidir. Veriler dizüstü bilgisayarlar, veri ambarları, bulut, uygulamalar ve cihazlar dâhil birçok veri kaynağında barındığından veri toplama işlemi zahmetli olabilir. Bu farklı veri kaynaklarına bağlanmaya yönelik yollar bulmak zor olabilir. Veri hacimleri de katlanarak arttığından arama yapmak için birçok veri bulunur. Ek olarak veriler kaynağa bağlı olarak çok farklı formatlara ve türlere sahiptir. Örneğin, video verilerinin ve tablo verilerinin birlikte kullanılması kolay değildir.
Özellik oluşturma
Veri etiketleme bir ML modelinin öğrenebileceği bir bağlam sağlamak için ham verileri (görüntüler, metin dosyaları, videolar gibi) tanımlama ve bu verilere bir veya daha fazla anlamlı ve bilgilendirici etiket ekleme işlemidir. Örneğin, etiketler bir fotoğrafta kuş mu yoksa araba mı olduğunu, bir ses kaydında hangi kelimelerin söylendiğini veya bir röntgen filminde bir düzensizliğin fark edilip edilmediğini belirtebilir. Veri etiketleme; görüntü işleme, doğal dil işleme ve konuşma tanıma da dahil çeşitli kullanımlar için gereklidir.
Özellik depolama
Veriler temizlendikten ve etiketlendikten sonra ML ekipleri, doğru ve ML için hazır olduğundan emin olmak için verileri sıklıkla inceler. Çubuk grafikler, serpme diyagramları, kutu grafikleri, çizelgeler ve sütun grafikler gibi görselleştirmeler, verilerin doğru olduğunu doğrulamak için faydalı araçlardır. Ayrıca görselleştirmeler, veri bilimi ekiplerinin keşif amaçlı veri analizini tamamlamasına yardımcı olur. Bu süreç; desenleri keşfetmek, anomalileri tespit etmek, hipotezleri test etmek veya tahminleri kontrol etmek için görselleştirmeler kullanır. Keşif amaçlı veri analizi biçimsel modelleme gerektirmez; onun yerine veri bilimi ekipleri, verileri deşifre etmek için görselleştirmeler kullanabilir.