LLMによる特徴量エンジニアリング：手法とPython実装例

要点

• LLMは特徴量エンジニアリングを手動ルールから自動化された意味理解へとシフトさせ、モデル性能を向上させます。
• 主要手法には埋め込み特徴、プロンプト抽出、意味生成、マルチモーダルハイブリッドパイプラインが含まれます。
• 数値、テキスト、埋め込みを組み合わせたハイブリッド特徴により、データの深層シグナルを捉えます。
• エンドツーエンドフローでデータから特徴、モデルまでの完全なパイプラインを示します。