何かすごいことができる」、と思いたくなりますが、データとソフトだけではどうにもならないことは、よくあります。ない数字データだったとしても、うまく行くとは限りません。Engineering)」と呼ばれています。表形式のデータを作るための特徴量エンジニアリング音声、文章、画像などは、生のデータのままでは、機械学習で扱うことができません。技術として、研究されて来ています。表形式のデータからの特徴量エンジニアリング表形式にまとまったデータがあると、「さあ、機械学習だ。表形式にまとまったデータでも、特徴量エンジニアリングが必要なことはよくあります。大きく分けて3種類の方法があります。2つ以上の種類の方法を組み合わせて、新しい特徴量を作ることもできます。汎用的な特徴量として知られているものの中には、始めから2つ以上の種類に当てはまる特徴量もあります。ベクトル量子化は、「複数のサンプルから作る」の手順の後に、「新しい変数を作る」の手順をします。transform:短時間フーリエ変換)は、3つの種類のどれにも当てはまります。平均値など、汎用的な方法で作った特徴量は、そうした特徴量を考えるためのヒントや補助として使う方が多いです。既存のデータの表に、新しい列を作る形で作成されます。大きく分けると、ひとつの変数だけから作れるものと、2つ以上の変数を使って作るものがあります。