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資料前處理特徵工程的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李金洪寫的 全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇 和VishnuSubramanian的 PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型都 可以從中找到所需的評價。
另外網站特徵工程前的三大核心準備！也說明：... 核心思考：你的數據夠嗎？時間分佈如何？正負樣本數據, 核心, 模型, 業務, 金融, 資料科學, 特徵, 工程, 數據, 模型, 核心, 洗錢, 業務, 交易, 工程.
這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
東海大學 工業工程與經營資訊學系 邱創鈞所指導 邱馨瑩的 考量供應回應能力之醫療衛材採購模式評估 （2020），提出資料前處理特徵工程關鍵因素是什麼，來自於醫療衛材、採購模式、成本分析、分群分析、需求預測。
最後網站什麼是人工智能？– 人工智慧(AI) 介紹則補充：醫學研究領域透過AI 來簡化流程、自動化重複性工作，以及處理大量資料。您可以在 ... 在模型層，應用程式開發人員會實作AI 模型，並使用前一層的資料和演算法來訓練模型。
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決資料前處理特徵工程 的問題，作者李金洪 這樣論述：
熟悉基礎，精通實戰。 接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家
耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 ～GNN 最強實戰參考書～ ●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 ●高級NLP模型訓練及微調、BE
RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy ●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 ●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 ●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer
考量供應回應能力之醫療衛材採購模式評估
為了解決資料前處理特徵工程 的問題，作者邱馨瑩 這樣論述：
醫療健保被譽為台灣之光，造福了台灣全體國民，但從醫院的角度，需要在有限資源內造福全體國民，為一項巨大的挑戰。對於醫療產業而言，服務品質無疑是首要的目標，成本考量為長期被忽略的績效。在材料成本日漸上漲以及高科技藥物的導入，成本控制對醫療產業管理者變得越來越重要，一般而言，在醫院的成本結構中，人力成本為第一大成本，材料成本為第二大成本佔據總成本約30~40%。醫療產業對人力資源有著基本需求，在醫藥檢護等面向減少成本或是縮減人力較為不易，而醫療耗材具有在不影響服務水準的前提下降低供應鏈成本的潛力，換而言之，透過良好的採購物流可有效控制成本。為了在維持服務水準的前提下改善耗材成本的開銷，本研究透過調
整採購模式和導入需求預測的方法，為管理者加強對成本的控制。研究主要分為兩個階段，第一階段透過分群分析找出總體研究品項潛在關聯，共分為7群。採購模式分為集中式採購和分散式採購兩種，由歷史資料帶入成本計算公式比較兩種採購模式的成本差異，得出每個品項最具經濟效益的採購模式。並將分群結果帶入分類演算法產出每一群的數值規則，以便後續新品項加入，可經過數值規則找出該品項最適合的採購模式。第二階段研究延續第一階段分群結果，結合缺貨資料，將7群衛材依照缺貨比例排序，找到缺貨比例最高需重點管理的衛材品項後，進行需求預測建模，以幫助醫學中心中央庫房掌握使用點衛材未來需求趨勢。依據模型產出結果，制訂出訂購數量法則，
調整每階段的庫存水平。經過掌握院內需求後，利用醫學中心以及分院的院際供應鏈協作，套用第一階段研究所得出的品項最佳採購模式，兩階段研究得以相輔相成帶來龐大效益。
PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型
為了解決資料前處理特徵工程 的問題，作者VishnuSubramanian 這樣論述：
PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。 本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTo
rch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。 本書範例檔： github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch