يشير استخراج الميزات إلى عملية تحديد واختيار الخصائص أو السمات الأكثر أهمية وذات صلة وغنية بالمعلومات من مجموعة بيانات معينة والتي يمكن أن تساعد في التنبؤات الدقيقة والفعالة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أو تحليل البيانات. في جوهره، الهدف من استخراج الميزة هو تحويل البيانات الأصلية عالية الأبعاد إلى نموذج منخفض الأبعاد، مع الحفاظ على المعلومات المطلوبة مع التخلص من الضوضاء والتكرار والمعلومات غير ذات الصلة. تتيح هذه التقنية تحسين الكفاءة الحسابية، وتقليل متطلبات التخزين، وربما تحسين أداء النموذج.
تنبع أهمية استخراج الميزات في سياق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في المقام الأول مما يسمى بلعنة الأبعاد، والتي تشير إلى الصعوبة المتزايدة في تطبيق خوارزميات التعلم واستخلاص رؤى ذات معنى مع تزايد عدد الأبعاد (أو الميزات) في مجموعة البيانات. ومن خلال استخراج الميزات الحيوية من البيانات، يمكن للخوارزميات أن تعمل بشكل أكثر فعالية وكفاءة في عمل التنبؤات أو فهم البيانات.
هناك طريقتان رئيسيتان لاستخراج الميزات: الطرق غير الخاضعة للإشراف والطرق الخاضعة للإشراف. لا تأخذ الأساليب غير الخاضعة للرقابة في الاعتبار المتغير المستهدف أثناء البحث عن السمات ذات الصلة، في حين تعمل الأساليب الخاضعة للإشراف على تعزيز العلاقة بين ميزات الإدخال والمتغير المستهدف لتوجيه العملية.
يمكن تصنيف الأساليب غير الخاضعة للرقابة إلى:
- تقنيات تقليل الأبعاد، مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، الذي يبني ميزات جديدة ذات أبعاد أقل تلتقط أقصى قدر من التباين في البيانات الأصلية.
- تقنيات التجميع، مثل K-means التجميع، التي تجمع نقاط البيانات المتشابهة معًا، مما يتيح استخراج الميزات المستندة إلى البيانات وتبسيطها.
ومن ناحية أخرى، يمكن أن تشمل الأساليب الخاضعة للإشراف ما يلي:
- طرق التغليف، مثل إزالة الميزات العودية (RFE) ومحدد الميزات التسلسلية (SFS)، والتي تبحث بشكل منهجي في مساحة المجموعات الفرعية للميزات، وتقييم أداء نموذج معين للتعلم الآلي لكل مجموعة فرعية.
- الأساليب المضمنة، بما في ذلك تقنيات التنظيم (على سبيل المثال، انحدار Lasso وRidge) وأشجار القرار، التي تؤدي بطبيعتها اختيار الميزات أثناء تدريب النموذج عن طريق فرض قيود على تعقيد النموذج أو إجراء انقسامات مثالية في بنية الشجرة.
- طرق التصفية، مثل الارتباط والمعلومات المتبادلة واكتساب المعلومات، التي تقيم أهمية الميزات الفردية بناءً على علاقتها بالمتغير المستهدف وإزالة تلك الأقل صلة أو زائدة عن الحاجة.
تمتد التطبيقات الواقعية لاستخراج الميزات إلى مجالات عديدة، بدءًا من معالجة الصور والكلام وحتى فهم اللغة الطبيعية والمعلوماتية الحيوية. على سبيل المثال، في الرؤية الحاسوبية، تتعلم نماذج التعلم العميق مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) تلقائيًا استخراج ميزات ذات معنى من وحدات بكسل الصورة الأولية، مثل الحواف والأشكال والأنسجة، طوال عملية التدريب. وبالمثل، في تحليل البيانات النصية، يتم استخدام تقنيات مثل تضمين الكلمات، وتكرار المصطلح معكوس تردد المستند (TF-IDF)، ونمذجة الموضوع بشكل شائع لاستخراج الميزات غير الخاضعة للرقابة من مجموعة النص.
في الوقت الحاضر، تعمل الأنظمة الأساسية الحديثة no-code مثل AppMaster على تسهيل إنشاء تطبيقات الويب والهواتف المحمولة والواجهة الخلفية التي تتضمن إمكانات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال واجهات سهلة الاستخدام تعتمد على التوجيه والنقر. باستخدام الأدوات المرئية البديهية ومكونات التعلم الآلي التي تم تكوينها مسبقًا، يمكن لـ AppMaster تمكين المستخدمين من إنشاء نماذج أولية واختبار ونشر التطبيقات المستندة إلى استخلاص الميزات بسرعة دون الحاجة إلى خبرة متعمقة في الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي أو البرمجة. من خلال أتمتة وتبسيط دورة حياة تطوير البرمجيات، تبشر هذه المنصات no-code بعصر جديد من الحلول السريعة والفعالة من حيث التكلفة والمرونة للغاية والمصممة خصيصًا لتتناسب مع المشهد الذي يعتمد على البيانات بشكل متزايد ويدعم التعلم الآلي.
