Tenga paciencia conmigo mientras trato de explicar esto en términos sencillos y no matemáticos.
En un nivel muy básico, la ingeniería de características es la creación de funciones de características relevantes para un algoritmo y dominio de aprendizaje automático específico.
Las funciones de características pueden considerarse como compuestos de variables que pueden ayudar a cuantificar las relaciones entre entradas, variables o valores específicos de un dominio determinado.
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Usemos el ejemplo del uso de un algoritmo de campo aleatorio condicional de cadena lineal para clasificar partes del discurso en una oración.
La fórmula para un CRF de cadena lineal toma el producto agregado de una colección de funciones de características ponderadas, que usaríamos para determinar la parte correcta del habla en este caso.
Podríamos diseñar funciones de función que incluyan varias entradas relacionadas con la oración y devuelvan 1 o 0. Por ejemplo, podríamos crear una función de función que intente determinar si la palabra es un ‘artículo’. La función de función toma una palabra dada y y si y es ‘la’, devolveremos 1.
Reuniremos una gran cantidad de funciones y las aplicaremos para varias partes del discurso a cada palabra en una oración dada. Luego aplicaremos pesos a estas funciones y las conectaremos a nuestro algoritmo Linear Chain CRF y recuperaremos nuestras probabilidades.
Retrocediendo un poco, la importancia de las funciones es enorme. Nos permiten normalizar y cuantificar datos inherentemente cualitativos. En este ejemplo, crear nuestra función de función fue relativamente simple, pero en dominios más complejos, se hace cada vez más difícil construir funciones de función efectivas.
Aquí se puede encontrar una buena introducción, aunque muy técnica, a la selección de variables y funciones, y una introducción más técnica a los campos aleatorios condicionales aquí.
