Se enfrenta a la presión de acelerar la creación de modelos. ¿Cómo se equilibra con una ingeniería de características exhaustiva?
En el vertiginoso mundo de la ciencia de datos, la presión de entregar modelos predictivos rápidamente a menudo puede chocar con la necesidad de una ingeniería de características exhaustiva. Como científico de datos, es posible que se encuentre dividido entre las demandas de velocidad y la búsqueda de precisión. La ingeniería de características es el proceso de seleccionar, modificar o crear variables, conocidas como características, que se usarán para entrenar un modelo de aprendizaje automático. Es un paso crítico porque la calidad y la relevancia de estas características pueden afectar significativamente el rendimiento del modelo. Equilibrar el desarrollo rápido de modelos con la ingeniería de características detallada requiere un enfoque estratégico, que priorice la eficiencia sin comprometer la integridad de su modelo.
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Tavishi JaglanData Science Manager @Publicis Sapient | 4xGoogle Cloud Certified | Gen AI | LLM | RAG | Graph RAG | LangChain | ML |…
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Harsh DhimanData Scientist at EY | Data & AI | Technology Consulting | Forecasting | Predictive Maintenance
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Khushboo AlviSenior AI Engineer| Data Scientist |Top Data Science Voice| IIT Delhi| IET Lucknow| Generative AI | LLM | NLP |Deep…