Der Begriff Automatisiertes Feature Engineering ist vor allem in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation zuhause. Er spielt eine zentrale Rolle, wenn Unternehmen große Datenmengen nutzen, um Maschinen das Lernen beizubringen – etwa für Prognosen, Mustererkennung oder Entscheidungsfindung.
Feature Engineering bedeutet, wichtige Merkmale (Features) aus Rohdaten zu gewinnen, damit Algorithmen möglichst gute Ergebnisse liefern. Bisher haben Datenexpert:innen dies mühsam per Hand gemacht. Automatisiertes Feature Engineering nutzt spezielle Software, die diesen Prozess übernimmt. Das spart Zeit und reduziert menschliche Fehler. So kann sogar mit wenigen Datenkenntnissen effiziente Arbeit geleistet werden.
Ein Beispiel: Ein Online-Shop möchte vorhersagen, welche Produkte besonders beliebt werden. Automatisiertes Feature Engineering nimmt sich alle vorhandenen Kundendaten vor, sucht nach sinnvollen Merkmalen wie Kaufhäufigkeit oder saisonalen Trends und bereitet sie für die Künstliche Intelligenz auf. So erkennt das System Trends viel schneller und genauer – und das ganz ohne aufwändiges manuelles Durchforsten der Daten.
Mit Automatisiertem Feature Engineering werden Datenprojekte einfacher, schneller und erfolgreicher – und Unternehmen können das Potenzial moderner Technologien besser nutzen.
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