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AI驱动的功能工程N8N：扩展数据科学智能
使用N8N中的AI驱动工作流进行战略性功能工程建议。
来源:KDnuggets＃简介
＃功能工程被称为数据科学的“艺术”，这是有充分理由的 - 经验丰富的数据科学家开发了这种直觉以发现有意义的功能，但是这些知识很难在团队中共享。您经常会看到初级数据科学家花费了数小时的头脑风暴潜在特征，而高级人士最终会重复不同项目的分析模式。
这是大多数数据团队所遇到的事情：功能工程既需要域专业知识和统计直觉，但是整个过程仍然是手动的，并且从项目到项目不一致。高级数据科学家可能会立即发现市值比率可以预测部门的绩效，而团队新的人可能会完全错过这些明显的转变。
如果您可以使用AI立即生成战略功能工程建议，该怎么办？该工作流解决了一个真正的扩展问题：通过自动分析将个人专业知识转变为范围的智能，该分析根据统计模式，域上下文和业务逻辑提出了功能。
＃功能工程中的AI优势
大多数自动化都集中在效率上 - 加快重复任务并减少手动工作。但是，此工作流程显示了行动中的AI-Aignation数据科学。它没有取代人类的专业知识，而是扩大了不同领域和经验水平的模式识别。
在N8N的Visual Workflow Foundation上构建，我们将向您展示如何集成LLM的智能功能建议。尽管传统的自动化处理重复的任务，但AI集成可以解决数据科学的创造性部分 - 产生假设，识别关系并提出特定于领域的转换。
＃解决方案：5节点AI分析管道
我们的智能功能工程工作流使用五个连接的节点，这些节点将数据集转换为战略建议：
手动触发 HTTP请求 代码节点 html节点 // HTTP请求 代码节点 html节点//