Ingineria caracteristicilor (feature engineering) este procesul prin care datele brute sunt transformate sau selectate pentru a crea variabile (caracteristici) relevante, utilizate în antrenarea modelelor de inteligență artificială. Scopul este de a evidenția informațiile semnificative din date, care ajută modelul să învețe mai eficient și să facă predicții mai precise.
Acest proces poate implica normalizarea valorilor, extragerea de atribute noi, combinarea caracteristicilor existente sau eliminarea celor irelevante. Ingineria caracteristicilor joacă un rol esențial în performanța unui model, fiind adesea diferența dintre un sistem predictiv slab și unul de înaltă acuratețe. În multe cazuri, este o etapă critică în pipeline-ul de dezvoltare AI.
