تعد هندسة الميزات جانبًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لأنها تتضمن عملية استخراج الميزات ذات الصلة من البيانات الأولية لإنشاء تمثيل أكثر دقة لمجال المشكلة. يتم استخدام هذه الميزات أو السمات كمدخلات للنماذج التنبؤية لتحسين دقتها وإمكانيات التعميم. تمكن هندسة الميزات خوارزميات التعلم الآلي من فهم الأنماط والعلاقات الأساسية الموجودة في البيانات بشكل أفضل، مما يؤدي إلى نماذج أكثر قوة وكفاءة. وهو يشمل العديد من الأنشطة المترابطة، بما في ذلك المعالجة المسبقة للبيانات، واستخراج الميزات، واختيار الميزات، وتحويل الميزات.
تشير المعالجة المسبقة للبيانات إلى تنظيف البيانات الأولية وتنسيقها وتطبيعها في تنسيق منظم مناسب لخوارزميات التعلم الآلي. قد يتضمن ذلك معالجة القيم المفقودة وإزالة القيم المتطرفة وتوحيد توزيع البيانات. تعد المعالجة المسبقة ضرورية للتأكد من أن البيانات المدخلة متسقة وذات جودة عالية، لأنها تؤثر بشكل كبير على أداء نموذج التعلم الآلي.
يشير استخراج الميزات إلى عملية استخلاص ميزات جديدة من مجموعة البيانات الأصلية، بناءً على معرفة مجال معينة أو تحويلات رياضية. يمكن أن تساعد هذه الميزات المشتقة في التقاط البنية الأساسية أو العلاقات أو الأنماط داخل البيانات بشكل أكثر فعالية. على سبيل المثال، في مهام التعرف على الصور، يمكن استخراج ميزات مثل الحواف والأنسجة والأشكال من بيانات البكسل الأولية. وبالمثل، في مهام معالجة اللغة الطبيعية، يمكن الحصول على ميزات مثل تردد الكلمات، ودرجات تردد المستند (TF-IDF)، وn-grams من بيانات النص الخام.
اختيار الميزة هو عملية تحديد الميزات الأكثر أهمية من مجموعة البيانات المتاحة، من خلال تقييم مدى ملاءمتها ومساهمتها في أداء نموذج تعلم الآلة. وهو ينطوي على تقليل مجموعات البيانات عالية الأبعاد عن طريق إزالة الميزات الزائدة أو غير ذات الصلة أو المزعجة. يمكن تصنيف تقنيات اختيار الميزات إلى طرق التصفية، وطرق التغليف، والأساليب المضمنة. تقوم طرق التصفية بتقييم مدى ملاءمة الميزات بشكل مستقل عن نموذج تعلم الآلة، باستخدام مقاييس مثل المعلومات المتبادلة والارتباط واختبار مربع كاي. تبحث أساليب التغليف عن المجموعة الفرعية المثالية للميزات من خلال تقييم أداء النموذج على مجموعات فرعية مختلفة من الميزات، واستخدام تقنيات مثل الاختيار الأمامي، والإزالة الخلفية، وإزالة الميزة العودية. تؤدي الأساليب المضمنة إلى تحديد الميزات أثناء عملية التدريب على خوارزمية ML، باستخدام تقنيات مثل التنظيم أو خوارزميات شجرة القرار.
يشير تحويل الميزة إلى تعديل مساحة الميزة الأصلية إلى مساحة ميزة جديدة تلتقط الأنماط والعلاقات الأساسية في البيانات بشكل أفضل. يمكن أن يتضمن ذلك تحويلات خطية، مثل القياس والتطبيع، أو تحويلات غير خطية، مثل التحويلات اللوغاريتمية والطاقة والتحويلات متعددة الحدود. يمكن أيضًا استخدام تقنيات تقليل الأبعاد مثل تحليل المكون الرئيسي (PCA) ودمج الجوار العشوائي الموزع (t-SNE) لتحويل مساحة الميزة مع الحفاظ على الخصائص الأساسية للبيانات.
تلعب هندسة الميزات الفعالة دورًا حيويًا في تطوير نماذج التعلم الآلي عالية الأداء، وبالتالي فهي جزء لا يتجزأ من منصات تطوير الذكاء الاصطناعي، مثل منصة التطوير no-code AppMaster. يمكّن AppMaster العملاء من إنشاء نماذج البيانات ومنطق الأعمال وREST API ونقاط نهاية WSS للتطبيقات الخلفية بشكل مرئي، وتصميم واجهات المستخدم مع ميزات drag-and-drop لتطبيقات الويب والهاتف المحمول. توفر المنصة حلاً شاملاً لتطوير تطبيقات قابلة للتطوير والصيانة، دون الحاجة إلى كتابة أي تعليمات برمجية يدويًا، وبالتالي تسريع عملية تطوير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
من خلال الاستفادة من القدرات المتطورة لـ AppMaster ، يمكن للعملاء دمج تقنيات هندسة الميزات بسلاسة في سير عمل تطوير التطبيقات الخاصة بهم. يمكنهم معالجة البيانات مسبقًا دون عناء، وتصميم تحويلات البيانات وتنفيذها، واستخراج ميزات ذات معنى من مجموعات البيانات الضخمة. علاوة على ذلك، يمكنهم الاستفادة من مجموعة واسعة من ميزات النظام الأساسي وقدرات التحويل لتحسين أداء نموذجهم وبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي القوية والفعالة والأداء والمصممة خصيصًا لحالات الاستخدام المحددة الخاصة بهم. لا تعمل منصة AppMaster القوية no-code على تبسيط كل مرحلة من مراحل دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فحسب، بل تعمل أيضًا على تمكين الشركات من تسخير الإمكانات الكاملة لبياناتها، وتسريع الابتكار ودفع النمو.
