Main Concept
En ML, un feature es una variable de entrada que el modelo usa para aprender patrones y hacer predicciones.
Context
- El feature engineering es el proceso de analizar los datos crudos y decidir qué variables son relevantes; tradicionalmente lo hace un humano (científico de datos)
- Existen servicios como Amazon SageMaker Feature Store que permiten almacenar, compartir y reutilizar features entre equipos y modelos.
Key Aspects
- En Deep Learning, la red neuronal aprende sus propios features internos automáticamente a partir de datos crudos, reduciendo la necesidad de feature engineering manual.
- Este principio es la base del proceso de generación de embeddings, donde los datos (texto, imágenes, etc.) son transformados automáticamente en representaciones numéricas.
Applications
Where could it be applied?
Examples
Un modelo que clasifica si un email es spam o no, podría usar los siguientes features:
- Número de palabras en mayúsculas → feature
- Contiene la palabra “gratis” → feature
- Nombre del remitente desconocido → feature
Related Concepts:
Exam Domain
- Domain 1 Task 1.1
- Domain 1 Task 1.3
- Domain 1, Task Statement 1.1: diferencias entre AI, ML y Deep Learning
- Domain 1, Task Statement 1.3: Amazon SageMaker Feature Store
Links:
References