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특징 공학

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지도 학습 (통계적 분류 • 회귀 분석) 결정 트리 학습법 앙상블 학습법 (배깅, Boosting, 랜덤 포레스트) 최근접 이웃 탐색 k-NN 선형 회귀 나이브 베이즈 인공신경망 로지스틱 회귀 퍼셉트론 상관 벡터 머신(RVM) 서포트 벡터 머신(SVM)
클러스터 분석 BIRCH 계층적 군집화 k-평균 알고리즘 기댓값 최대화 알고리즘 DBSCAN OPTICS Mean-shift
차원 축소 인자 분석 CCA 독립 성분 분석 LDA 음수 미포함 행렬 분해 주성분 분석 t-SNE
구조화 예측 그래프 모형 베이즈 네트워크 조건부 무작위장 은닉 마르코프 모형 잠재 디리클레 할당
이상 탐지 k-최근접 이웃 알고리즘 국소 특이점 요인
인공 신경망 오토인코더 인지 컴퓨팅 딥 러닝 딥드림 생성적 적대 신경망 확산 모델 다층 퍼셉트론 순환 신경망 LSTM GRU 제한된 볼츠만 머신 변환기 비전 자기조직화지도 합성곱 신경망
강화 학습 Q 러닝 SARSA 시간차 학습
인간 참여학습 러닝 커브 크라우드소싱 인간 참여형
모델 진단 러닝 커브
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회의/저널 NeurIPS ICML ICLR ML JMLR
관련 문서 기계 학습 알고리즘 목록 기계 탈학습 지식 증류 유사도 학습 대조 학습
v t e

특징 공학(feature enginnering) 또는 피처 엔지니어링은 도메인 지식을 이용해 원자료를 가공하여 특징을 추출하는 작업이다.^[1]

과정

특징 공학 과정은 다음과 같다.^[2]

특징을 브레인스토밍하거나 테스트^[3]
어떤 특징을 만들지 결정
특징 만들기
확인된 기능이 작업에 미치는 영향을 테스트
필요하다면 특징을 개선
반복

같이 보기

각주

↑ “Machine Learning and AI via Brain simulations”. 《Stanford University》. 2019년 8월 1일에 확인함.
↑ “Big Data: Week 3 Video 3 - Feature Engineering”. 《youtube.com》.
↑ Jalal, Ahmed Adeeb (2018년 1월 1일). “Big data and intelligent software systems”. 《International Journal of Knowledge-based and Intelligent Engineering Systems》 22 (3): 177–193. doi:10.3233/KES-180383. S2CID 56487811 – content.iospress.com 경유.

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