ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক কারণ এতে সমস্যা ডোমেনের আরও সঠিক উপস্থাপনা তৈরি করতে কাঁচা ডেটা থেকে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি বের করার প্রক্রিয়া জড়িত। এই বৈশিষ্ট্যগুলি, বা গুণাবলী, তাদের সঠিকতা এবং সাধারণীকরণ ক্ষমতা উন্নত করতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলির জন্য ইনপুট হিসাবে ব্যবহৃত হয়। ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে ডেটাতে উপস্থিত অন্তর্নিহিত প্যাটার্ন এবং সম্পর্কগুলিকে আরও ভালভাবে বুঝতে সক্ষম করে, যা আরও শক্তিশালী এবং দক্ষ মডেলগুলির দিকে পরিচালিত করে। এটি ডেটা প্রিপ্রসেসিং, বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন, বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং বৈশিষ্ট্য রূপান্তর সহ বেশ কয়েকটি আন্তঃসম্পর্কিত ক্রিয়াকলাপকে অন্তর্ভুক্ত করে।
ডেটা প্রিপ্রসেসিং বলতে বোঝায় মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের জন্য উপযুক্ত একটি কাঠামোগত বিন্যাসে কাঁচা ডেটা পরিষ্কার করা, বিন্যাস করা এবং স্বাভাবিককরণ। এতে অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করা, বহিরাগতদের অপসারণ করা এবং ডেটা বিতরণের মানসম্মতকরণ জড়িত থাকতে পারে। ইনপুট ডেটা সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং উচ্চ মানের তা নিশ্চিত করার জন্য প্রি-প্রসেসিং অপরিহার্য, কারণ এটি ML মডেলের কর্মক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে।
বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন নির্দিষ্ট ডোমেন জ্ঞান বা গাণিতিক রূপান্তরের উপর ভিত্তি করে, মূল ডেটাসেট থেকে নতুন বৈশিষ্ট্য আহরণের প্রক্রিয়াকে বোঝায়। এই প্রাপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলি আরও কার্যকরভাবে ডেটার অন্তর্নিহিত কাঠামো, সম্পর্ক বা নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করতে সহায়তা করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ইমেজ শনাক্তকরণ কাজগুলিতে, প্রান্ত, টেক্সচার এবং আকারের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি কাঁচা পিক্সেল ডেটা থেকে বের করা যেতে পারে। একইভাবে, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের কাজগুলিতে, শব্দ ফ্রিকোয়েন্সি, টার্ম ফ্রিকোয়েন্সি-ইনভার্স ডকুমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সি (টিএফ-আইডিএফ) স্কোর এবং এন-গ্রামের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি কাঁচা পাঠ্য ডেটা থেকে পাওয়া যেতে পারে।
বৈশিষ্ট্য নির্বাচন হল উপলব্ধ ডেটাসেট থেকে সর্বাধিক উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করার প্রক্রিয়া, তাদের প্রাসঙ্গিকতা এবং এমএল মডেলের কর্মক্ষমতাতে অবদান মূল্যায়ন করে। এটি অপ্রয়োজনীয়, অপ্রাসঙ্গিক, বা কোলাহলপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলিকে বাদ দিয়ে উচ্চ-মাত্রিক ডেটাসেটগুলির হ্রাসকে অন্তর্ভুক্ত করে৷ বৈশিষ্ট্য নির্বাচন কৌশলগুলি ফিল্টার পদ্ধতি, মোড়ক পদ্ধতি এবং এমবেডেড পদ্ধতিতে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। ফিল্টার পদ্ধতিগুলি পারস্পরিক তথ্য, পারস্পরিক সম্পর্ক এবং চি-স্কয়ার টেস্টের মতো ব্যবস্থা ব্যবহার করে এমএল মডেল থেকে স্বাধীনভাবে বৈশিষ্ট্যগুলির প্রাসঙ্গিকতা মূল্যায়ন করে। র্যাপার পদ্ধতিগুলি বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের উপসেটে মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করে, ফরোয়ার্ড নির্বাচন, পশ্চাৎপদ নির্মূল এবং পুনরাবৃত্তিমূলক বৈশিষ্ট্য নির্মূলের মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করে সর্বোত্তম বৈশিষ্ট্য উপসেট অনুসন্ধান করে। এমবেডেড পদ্ধতিগুলি এমএল অ্যালগরিদমের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার সময় বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পাদন করে, নিয়মিতকরণ বা সিদ্ধান্ত গাছ অ্যালগরিদমের মতো কৌশলগুলি সহ।
ফিচার ট্রান্সফরমেশন বলতে আসল ফিচার স্পেসকে একটি নতুন ফিচার স্পেসে পরিবর্তন করাকে বোঝায় যা ডেটার অন্তর্নিহিত প্যাটার্ন এবং সম্পর্ককে আরও ভালোভাবে ক্যাপচার করে। এতে রৈখিক রূপান্তর অন্তর্ভুক্ত হতে পারে, যেমন স্কেলিং এবং স্বাভাবিকীকরণ, বা অরৈখিক রূপান্তর, যেমন লগ, শক্তি এবং বহুপদী রূপান্তর। প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (পিসিএ) এবং টি-ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোকাস্টিক পড়শী এম্বেডিং (টি-এসএনই) এর মতো ডাইমেনশ্যালিটি রিডাকশন কৌশলগুলিও ডেটার প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলি সংরক্ষণ করার সময় বৈশিষ্ট্য স্থান পরিবর্তন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
কার্যকরী বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল উচ্চ-পারফর্মিং মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিকাশে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে এবং এইভাবে AppMaster no-code ডেভেলপমেন্ট প্ল্যাটফর্মের মতো এআই ডেভেলপমেন্ট প্ল্যাটফর্মগুলির একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ। AppMaster গ্রাহকদের দৃশ্যত ডেটা মডেল, ব্যবসায়িক যুক্তি, REST API, এবং ব্যাকএন্ড অ্যাপ্লিকেশনের জন্য WSS এন্ডপয়েন্ট তৈরি করতে এবং ওয়েব ও মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য drag-and-drop বৈশিষ্ট্য সহ ব্যবহারকারী ইন্টারফেস ডিজাইন করতে সক্ষম করে। প্ল্যাটফর্মটি স্কেলযোগ্য এবং রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিকাশের জন্য একটি এন্ড-টু-এন্ড সমাধান সরবরাহ করে, ম্যানুয়ালি কোনও কোড না লিখে, যার ফলে AI এবং ML বিকাশ প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করে।
AppMaster এর অত্যাধুনিক ক্ষমতার ব্যবহার করে, গ্রাহকরা তাদের অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট ওয়ার্কফ্লোতে ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং কৌশলগুলিকে নির্বিঘ্নে একত্রিত করতে পারেন। তারা অনায়াসে ডেটা প্রিপ্রসেস করতে পারে, ডেটা ট্রান্সফর্মেশন ডিজাইন এবং বাস্তবায়ন করতে পারে এবং বিশাল ডেটাসেট থেকে অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে পারে। তাছাড়া, তারা প্ল্যাটফর্মের বিস্তৃত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং রূপান্তর ক্ষমতাকে তাদের মডেলের কার্যকারিতা অপ্টিমাইজ করতে এবং তাদের নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপযোগী শক্তিশালী, দক্ষ, এবং পারফরম্যান্ট এআই এবং এমএল অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে ব্যবহার করতে পারে। AppMaster শক্তিশালী no-code প্ল্যাটফর্মটি কেবল AI এবং ML বিকাশের জীবনচক্রের প্রতিটি স্তরকে স্ট্রিমলাইন করে না বরং ব্যবসাগুলিকে তাদের ডেটার সম্পূর্ণ সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে, উদ্ভাবন এবং ড্রাইভিং বৃদ্ধিকে ত্বরান্বিত করার ক্ষমতা দেয়।
