‫เราได้ผ่านขั้นตอนที่หนึ่งการกำหนดปัญหา
‫เราได้ผ่านข้อมูลขั้นตอนที่สองแล้ว
‫และขั้นตอนที่สาม เราได้กำหนดความหมายของความสำเร็จสำหรับเราแล้ว
‫มาต่อกันที่ขั้นตอนที่ 4 ซึ่งเป็นคุณสมบัติ
‫ทีนี้ คำถามที่เรากำลังพยายามหาคำตอบคือ เรารู้อะไรเกี่ยวกับข้อมูลบ้างแล้ว
‫ตอนนี้ หากคุณไม่เคยทำงานกับข้อมูลมาก่อน คุณอาจได้ยินคำนี้ คุณสมบัติ และสงสัยว่าคุณสมบัติหมายความว่าอย่างไร
‫คุณจะได้ยินว่าโลกนี้เกิดขึ้นมากมายในการเรียนรู้ของเครื่อง อาจอยู่ในรูปแบบของการเรียนรู้คุณลักษณะหรือตัวแปรคุณลักษณะ
‫หรือเมื่อมีคนถามว่ามีกี่คุณสมบัติ?
‫หรือมีคุณสมบัติอะไรบ้าง?
‫คุณลักษณะเป็นอีกคำหนึ่งสำหรับรูปแบบข้อมูลที่แตกต่างกัน
‫ตอนนี้เราได้พูดถึงข้อมูลประเภทต่างๆ แล้ว เช่น ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
‫แต่คุณลักษณะหมายถึงข้อมูลรูปแบบต่างๆ ภายในข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง
‫ตัวอย่างเช่น กลับไปที่การทำนายปัญหาโรคหัวใจของเรา
‫เราอาจต้องการดูว่าสิ่งต่างๆ เช่น น้ำหนักตัวของบุคคล เพศ อัตราการเต้นของหัวใจขณะพักโดยเฉลี่ย และระดับอาการเจ็บหน้าอกของบุคคลนั้น
‫สามารถใช้ในการคาดการณ์ว่าบุคคลดังกล่าวเป็นโรคหัวใจหรือไม่
‫ข้อมูลทั้งสามนี้ น้ำหนักตัวของผู้ป่วย อัตราการเต้นของหัวใจขณะพักโดยเฉลี่ย และอาการเจ็บหน้าอกเป็นคุณลักษณะของข้อมูล
‫นอกจากนี้ยังสามารถเรียกได้ว่าเป็นตัวแปรคุณลักษณะ
‫กล่าวอีกนัยหนึ่ง เราต้องการใช้ตัวแปรคุณลักษณะ
‫เพื่อทำนายตัวแปรเป้าหมายซึ่งก็คือว่าบุคคลนั้นเป็นโรคหัวใจหรือไม่
‫เมื่อพูดถึงตัวแปรคุณลักษณะ ก็มีหลายประเภทที่แตกต่างกัน
‫คุณมีตัวเลข ซึ่งหมายถึงตัวเลข เช่น น้ำหนักตัว
‫มีหมวดหมู่ซึ่งหมายถึงสิ่งหนึ่งหรืออย่างอื่นเช่นเพศหรือว่าผู้ป่วยเป็นผู้สูบบุหรี่หรือไม่
‫แล้วมีมาซึ่งก็คือเมื่อมีคนเช่นคุณดูข้อมูลและสร้างคุณลักษณะใหม่โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่
‫ตัวอย่างเช่น คุณอาจดูที่โรงพยาบาลของใครบางคน เยี่ยมชมการประทับเวลาของประวัติ และหากพวกเขาได้ไปเยี่ยมในปีที่แล้ว
‫คุณสามารถสร้างคุณลักษณะหมวดหมู่ที่เรียกว่า Visited ในปีที่แล้ว
‫ถ้าใครเคยไปเมื่อปีก่อนคงเป็นเรื่องจริง
‫หรือในกรณีของเราใช่
‫ถ้าไม่อย่างนั้นก็จะกลายเป็นเท็จ
‫หรือในกรณีนี้ไม่ใช่
‫กระบวนการสร้างคุณลักษณะเช่นนี้จากข้อมูลมักเรียกว่าวิศวกรรมคุณลักษณะ
‫ตัวอย่างโรคหัวใจของเรามีโครงสร้าง แต่ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างก็มีคุณลักษณะเช่นกัน
‫พวกมันไม่ชัดเจนเพียงเล็กน้อย
‫ถ้าคุณดูภาพสุนัขมากพอ คุณจะเริ่มเข้าใจ โอเค สิ่งมีชีวิตเหล่านี้ส่วนใหญ่มีสี่รูปร่างออกมาจากร่างกาย
‫ขา และวงกลมสองวงที่ด้านหน้า
‫ดวงตาของพวกเขา
‫เมื่ออัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงดูที่รูปภาพต่างๆ มันจะเริ่มเรียนรู้รูปร่างที่แตกต่างกันเหล่านี้
‫และอื่นๆ อีกมากมาย และค้นหาว่าสำนวนการขายที่ต่างกันมีความคล้ายคลึงหรือแตกต่างกันอย่างไร
‫อย่ากังวลเมื่อต้องค้นหารูปแบบต่างๆ ระหว่างคุณลักษณะต่างๆ เช่น รูปทรงสี่เหลี่ยมผืนผ้าสี่รูปที่ออกมาจากตัวสุนัขหรือวงกลมที่ด้านหน้าศีรษะของสุนัข
‫คุณไม่จำเป็นต้องบอกอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องว่ามันคืออะไร
‫สิ่งที่สวยงามคือมันคิดออกเอง
‫สิ่งสุดท้ายที่ต้องจำไว้คือคุณลักษณะทำงานได้ดีที่สุดภายในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ถ้าหลายตัวอย่างมีตอนนี้
‫ทำนายปัญหาโรคหัวใจ
‫สมมติว่าเรามีคุณลักษณะที่เรียกว่า Aden Foods ส่วนใหญ่ ซึ่งมีรายการอาหารที่ผู้ป่วยกินบ่อยที่สุด
‫แต่มีประวัติผู้ป่วยเพียง 10% หรือ 10 ใน 100 เท่านั้น
‫ดังนั้น ID เดียวสำหรับ ID ผู้ป่วยสำหรับ 3 ถึง 8 จึงมีมากที่สุดในอาหาร ซึ่งไม่เหมาะกับ Fry และผู้ป่วยรายอื่นๆ เหล่านี้ไม่มีเพราะจำไว้ว่า
‫มีเพียง 10 ใน 100 ตัวอย่างเท่านั้นที่มีอาหารที่รับประทานมากที่สุด
‫พวกเขามีข้อมูลอยู่ที่นี่ ดังนั้นข้อมูลเหล่านี้จึงขาดหายไปและจะเหมือนเดิม
‫ถ้าคุณลองนึกภาพออก มีผู้ป่วย 100 คนที่นี่ มีเพียง 10 คนเท่านั้นที่จะมีฟิลด์คอลัมน์อาหารที่กินมากที่สุด
‫และเนื่องจากอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงเรียนรู้ได้ดีที่สุดเมื่อกลุ่มตัวอย่างทั้งหมดมีข้อมูลที่คล้ายคลึงกัน
‫เราจึงปล่อยข้อมูลนี้ออกหรือพยายามรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมก่อนที่จะใช้
‫กระบวนการในการตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวอย่างทั้งหมดมีข้อมูลที่คล้ายคลึงกันเรียกว่าการครอบคลุมคุณลักษณะในชุดข้อมูลในอุดมคติ
‫คุณมีคุณสมบัติครอบคลุมครบถ้วน
‫ดังนั้น สำหรับเราที่ต้องการสามารถใช้คุณลักษณะนี้ในการรับประทานอาหารส่วนใหญ่ได้ ตามหลักแล้ว เราต้องการค่าทั้งหมดที่นี่
‫หรืออย่างน้อยต้องครอบคลุมมากกว่า 10% ซึ่งหมายความว่ามากกว่า 10% หรือมากกว่าสิบและ 100 ตัวอย่างมีบางส่วน การเรียงลำดับของค่าในคอลัมน์นี้
‫เราจะมีแบบฝึกหัดมากมายในการดูคุณสมบัติต่างๆ ในการบรรยาย โครงการ และบทเรียนที่กำลังจะมีขึ้น
‫ในระหว่างนี้ ให้คิดถึงปัญหาที่คุณต้องแก้ไขเมื่อเร็วๆ นี้
‫มีคุณสมบัติอะไรบ้าง?
‫เป็นตัวเลขหรือหมวดหมู่หรือคุณรวมไว้ในคุณลักษณะที่ได้รับมาของคุณหรือไม่?