Знаете, есть такие вещи, которые превращаются из скучного рутинного труда в настоящую интеллектуальную феерию — и вот, одна из них: фичер-инжиниринг. Да-да, та самая «магия» в мире данных, которая обычно требует мозга, чутья и не одного часа кофе-брейка. Но представьте себе: искусственный интеллект, берущий это ремесло на вооружение, делая вас быстрее, умнее и чуть волшебнее.
Ну а дальше начинается самое весёлое. Платформа n8n, визуальный конструктор рабочих процессов, добавляет сюда LLM — и вот, фичер-инжиниринг превращается в масштабируемый поток «хороших идей». Словно опытный наставник подсказывает молодым специалистам, куда смотеть, что попробовать, какие фичи могут оказаться золотом для модели.
Итак, как это работает? Всё начинается с пяти узлов: включил триггер вручную — получили данные через HTTP. Захотел — код-узел проливает свет на статистику, а дальше LLM предлагает остроумные, контекстные фичи. Ну а финальный штрих — HTML-отчёт, с интеллектом и обёрткой. Красота!
И вот, что реально впечатляет: на примере данных S&P 500 система сама выдвигает комбинации вроде «возраст компании + сектор», «привязка к регионам» или хитрые категории с множеством значений. Это не какие-то шаблонные советы — это конкретика. И модель подсказывает, как использовать эти фичи в инвестиционном анализе, сегментации рынка и управлении риском.
Если копнуть глубже: кодовый узел сам распознаёт типы данных, находит корреляции, оценивает пропуски — всё, что важно для качественного фичер-инжиниринга. А LLM получает статистику и структуру данных, чтобы сгенерировать рекомендации, которые действительно осмысленны — не просто «вот сюда вставь категорию A». Тут интеллект работает в связке с контекстом.
И ещё: вся магия находится в визуальных узлах n8n. Не нужно строить сложную инфраструктуру, ставить тысячи библиотек... Всё гибко, наглядно и легко подстраивается под новые задачи.
Честно говоря, это идеальный шум между машиной и человеком: машина помогает, не заменяя, а приумножая экспертные идеи. Младшие специалисты получают мощные подсказки, а опытные — освобождение для решения более глубинных задач. Вот она — сила, которая объединяет людей и ИИ, делает фичер-инжиниринг доступным и одновременно стратегически выгодным.
