Messbare Eigenschaft oder Variable, die einem Modell als Eingabeinformation dient.
Features sind die numerischen oder kategorischen Eingabewerte, aus denen ein Modell lernt. Sie können rohe Messwerte sein oder durch Feature Engineering manuell konstruiert werden.
Die Qualität der Features hat entscheidenden Einfluss auf die Modellleistung. Irrelevante oder redundante Features erhöhen Rechenkosten und können die Genauigkeit verschlechtern.
Deep Learning hat das klassische Feature Engineering teilweise abgelöst, da tiefe Netze relevante Merkmale automatisch aus Rohdaten extrahieren. Dennoch bleibt Domänenwissen bei der Datenvorbereitung wertvoll.
Teilgebiet der KI, in dem Modelle Muster aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
Dichte Vektordarstellung von Text, Bildern oder anderen Daten in einem hochdimensionalen Raum.
Lernverfahren, das ohne Labels Strukturen und Muster in ungekennzeichneten Daten entdeckt.
Teilbereich des maschinellen Lernens, der tiefe neuronale Netze mit vielen Schichten einsetzt.