Feature Engineering ist ein entscheidender Aspekt im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), da es den Prozess der Extraktion relevanter Features aus Rohdaten umfasst, um eine genauere Darstellung der Problemdomäne zu erstellen. Diese Merkmale oder Attribute werden als Eingabe für Vorhersagemodelle verwendet, um deren Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeiten zu verbessern. Feature Engineering ermöglicht es Algorithmen für maschinelles Lernen, die zugrunde liegenden Muster und Beziehungen in den Daten besser zu verstehen, was zu robusteren und effizienteren Modellen führt. Es umfasst mehrere miteinander verbundene Aktivitäten, einschließlich Datenvorverarbeitung, Merkmalsextraktion, Merkmalsauswahl und Merkmalstransformation.
Unter Datenvorverarbeitung versteht man die Bereinigung, Formatierung und Normalisierung von Rohdaten in ein strukturiertes Format, das für Algorithmen des maschinellen Lernens geeignet ist. Dies kann den Umgang mit fehlenden Werten, das Entfernen von Ausreißern und die Standardisierung der Datenverteilung umfassen. Die Vorverarbeitung ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Eingabedaten konsistent und von hoher Qualität sind, da sie die Leistung des ML-Modells erheblich beeinflusst.
Unter Merkmalsextraktion versteht man den Prozess der Ableitung neuer Merkmale aus dem Originaldatensatz auf der Grundlage bestimmter Domänenkenntnisse oder mathematischer Transformationen. Diese abgeleiteten Funktionen können dazu beitragen, die zugrunde liegende Struktur, Beziehungen oder Muster innerhalb der Daten effektiver zu erfassen. Beispielsweise können bei Bilderkennungsaufgaben Merkmale wie Kanten, Texturen und Formen aus den Rohpixeldaten extrahiert werden. In ähnlicher Weise können bei Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache Merkmale wie Worthäufigkeit, TF-IDF-Scores (Term Frequency-Inverse Document Frequency) und N-Gramme aus den Rohtextdaten ermittelt werden.
Bei der Merkmalsauswahl werden die wichtigsten Merkmale aus dem verfügbaren Datensatz identifiziert, indem ihre Relevanz und ihr Beitrag zur Leistung des ML-Modells bewertet werden. Dabei geht es um die Reduzierung hochdimensionaler Datensätze durch Eliminierung redundanter, irrelevanter oder verrauschter Merkmale. Merkmalsauswahltechniken können in Filtermethoden, Wrapper-Methoden und eingebettete Methoden kategorisiert werden. Filtermethoden bewerten die Relevanz von Merkmalen unabhängig vom ML-Modell mithilfe von Maßen wie gegenseitiger Information, Korrelation und Chi-Quadrat-Test. Wrapper-Methoden suchen nach der optimalen Merkmalsteilmenge, indem sie die Modellleistung für verschiedene Merkmalsteilmengen bewerten und dabei Techniken wie Vorwärtsauswahl, Rückwärtseliminierung und rekursive Merkmalseliminierung anwenden. Eingebettete Methoden führen die Merkmalsauswahl während des Trainingsprozesses des ML-Algorithmus durch, mit Techniken wie Regularisierung oder Entscheidungsbaumalgorithmen.
Unter Merkmalstransformation versteht man die Änderung des ursprünglichen Merkmalsraums in einen neuen Merkmalsraum, der die zugrunde liegenden Muster und Beziehungen in den Daten besser erfasst. Dies kann lineare Transformationen wie Skalierung und Normalisierung oder nichtlineare Transformationen wie Log-, Potenz- und Polynomtransformationen umfassen. Techniken zur Dimensionsreduzierung wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die t-verteilte stochastische Nachbareinbettung (t-SNE) können ebenfalls verwendet werden, um den Merkmalsraum zu transformieren und gleichzeitig die wesentlichen Eigenschaften der Daten beizubehalten.
Effektives Feature-Engineering spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung leistungsstarker Modelle für maschinelles Lernen und ist daher ein integraler Bestandteil von KI-Entwicklungsplattformen wie der no-code Entwicklungsplattform AppMaster. AppMaster können Kunden Datenmodelle, Geschäftslogik, REST-API und WSS-Endpunkte für Backend-Anwendungen visuell erstellen und Benutzeroberflächen mit drag-and-drop Funktionen für Web- und mobile Anwendungen entwerfen. Die Plattform bietet eine End-to-End-Lösung für die Entwicklung skalierbarer und wartbarer Anwendungen, ohne dass manuell Code geschrieben werden muss, wodurch der KI- und ML-Entwicklungsprozess beschleunigt wird.
Durch die Nutzung der hochentwickelten Funktionen von AppMaster können Kunden Feature-Engineering-Techniken nahtlos in ihre Anwendungsentwicklungs-Workflows integrieren. Sie können Daten mühelos vorverarbeiten, Datentransformationen entwerfen und implementieren sowie aussagekräftige Funktionen aus riesigen Datensätzen extrahieren. Darüber hinaus können sie die umfangreichen Funktionsauswahl- und Transformationsmöglichkeiten der Plattform nutzen, um die Leistung ihres Modells zu optimieren und robuste, effiziente und leistungsstarke KI- und ML-Anwendungen zu erstellen, die auf ihre spezifischen Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Die leistungsstarke no-code Plattform von AppMaster rationalisiert nicht nur jede Phase des KI- und ML-Entwicklungslebenszyklus, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen, Innovationen zu beschleunigen und das Wachstum voranzutreiben.
