Definição - o que significa Seleção de recursos?
No aprendizado de máquina, a seleção de recursos é o uso de variáveis específicas ou pontos de dados para maximizar a eficiência neste tipo de ciência de dados avançada.
A seleção de recursos também é conhecida como seleção de variável, seleção de atributo ou seleção de subconjunto.
Definirtec explica a seleção de recursos
Com a seleção de recursos, engenheiros e cientistas de dados são capazes de sintonizar grande parte do “ruído” em um determinado sistema. Usar a seleção de recursos ajuda a descartar dados redundantes ou irrelevantes, e essa seleção pode tornar os resultados do aprendizado de máquina mais fortes. Por exemplo, em um projeto de biologia marinha, os pesquisadores poderiam usar a seleção de recursos para selecionar apenas certas informações de classificação em uma ou mais espécies pesquisadas e eliminar outros dados que não são centrais para o projeto.
A seleção de recursos pode ser feita com vários tipos de ferramentas, incluindo Weka, Scikit-learn e R. Isso pode ajudar a criar modelos mais precisos e geralmente melhorar os processos de aprendizado de máquina. Os engenheiros precisam trabalhar com a seleção de recursos e dados de treinamento para evitar ajustes excessivos e outros problemas. A seleção de recursos também ajuda as equipes a evitar a “maldição da dimensionalidade”, que é uma abreviatura para certos tipos de problemas de dados em operações de computação complexas.