기능 공학(Feature Engineering): 예측 분석과 AI 머신러닝 모델을 개선하는 7가지 기법

개요

수년 동안 데이터 기능 향상은 데이터 분석의 공통적인 목표였으며, 성공적인 AI 이니셔티브를 지원하는 데 중요한 역할을 했습니다. 하지만 AI의 가치를 실현하려면 먼저 기능 공학이 필수적입니다. 이 백서에서는 데이터 준비에 도움이 되는 Minitab Statistical Software가 제공하는 몇 가지 강력한 도구를 설명합니다.

기능 공학은 공정에 대한 지식과 그 결과로 얻어지는 데이터를 사용하여 예측 모형이 작동하도록 하는 속성, 즉 기능을 추출하는 작업입니다. 기본적으로, 예측 모형으로 공정의 출력에 대해 예측하려면 입력 데이터가 필요합니다. 예측 모형을 만들기 위해 선택하는 기능 또는 입력은 모형의 예측 정확도에 큰 영향을 미칩니다. 기능 공학을 최적으로 적용하기 위해 정확한 예측 모형을 만드는 데 도움이 될 기능을 선택하려면 공정과 데이터에 대한 지식이 필수입니다. 선택하는 기능은 해결하려는 근본적인 문제와 직결되어야 하므로 공정 자체에 대한 전문성이 매우 중요합니다. Minitab의 도움으로 공정 전문가, 데이터 과학자 및 비즈니스 애널리스트 같은 실무자는 공정 지식을 활용하여 가장 어려운 비즈니스 문제를 해결하는 데이터 기반 솔루션을 찾을 수 있습니다.

이 백서에서는 7가지 기능 공학 기법과 Minitab Statistical Software를 사용하여 각 기법을 성공적으로 응용할 수 있는 방법을 요약합니다.

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기능 공학(Feature Engineering): 예측 분석과 AI 머신러닝 모델을 개선하는 7가지 기법