Feature Engineering: Técnicas e Aplicações

Resumo

Machine Learning é um conceito em crescente evolução na sociedade atual. Na última década, os sistemas baseados em ML tornaram-se parte do quotidiano da população e a sua aplicação tem vindo a disseminar-se por diversos setores. Este crescimento é suportado pelo aumento exponencial da quantidade de dados gerados a nível mundial. Feature Engineering surge, assim, como um processo chave que permite transformar dados em inputs adequados para os algoritmos de Machine Learning. O presente trabalho pretende explorar o processo de Feature Engineering, com vista a desenvolver uma base de suporte à sua implementação. Por conseguinte, é proposta uma pipeline de técnicas de Feature Engineering em paralelo com a sua taxonomia, juntamente com um conjunto de scripts R, para as implementar. A validade do código é, posteriormente, demonstrada através da sua aplicação a um conjunto de dados reais.