Der Begriff Automatisiertes Feature Engineering ist vor allem in den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation zuhause. Er spielt eine zentrale Rolle, wenn Unternehmen gro\u00dfe Datenmengen nutzen, um Maschinen das Lernen beizubringen \u2013 etwa f\u00fcr Prognosen, Mustererkennung oder Entscheidungsfindung.<\/p>\n
Feature Engineering bedeutet, wichtige Merkmale (Features) aus Rohdaten zu gewinnen, damit Algorithmen m\u00f6glichst gute Ergebnisse liefern. Bisher haben Datenexpert:innen dies m\u00fchsam per Hand gemacht. Automatisiertes Feature Engineering nutzt spezielle Software, die diesen Prozess \u00fcbernimmt. Das spart Zeit und reduziert menschliche Fehler. So kann sogar mit wenigen Datenkenntnissen effiziente Arbeit geleistet werden.<\/p>\n
Ein Beispiel: Ein Online-Shop m\u00f6chte vorhersagen, welche Produkte besonders beliebt werden. Automatisiertes Feature Engineering nimmt sich alle vorhandenen Kundendaten vor, sucht nach sinnvollen Merkmalen wie Kaufh\u00e4ufigkeit oder saisonalen Trends und bereitet sie f\u00fcr die K\u00fcnstliche Intelligenz auf. So erkennt das System Trends viel schneller und genauer \u2013 und das ganz ohne aufw\u00e4ndiges manuelles Durchforsten der Daten.<\/p>\n
Mit Automatisiertem Feature Engineering werden Datenprojekte einfacher, schneller und erfolgreicher \u2013 und Unternehmen k\u00f6nnen das Potenzial moderner Technologien besser nutzen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"