La extracción de características se refiere al proceso de identificar y seleccionar las características o atributos más importantes, relevantes e informativos de un conjunto de datos determinado que pueden ayudar a realizar predicciones o análisis de datos precisos y eficientes basados en IA y aprendizaje automático. En esencia, el objetivo de la extracción de características es transformar los datos originales de alta dimensión en una forma de menor dimensión, preservando la información deseada y descartando el ruido, la redundancia y la información irrelevante. Esta técnica permite mejorar la eficiencia computacional, reducir los requisitos de almacenamiento y potencialmente mejorar el rendimiento del modelo.
La importancia de la extracción de características en el contexto de la IA y el aprendizaje automático surge principalmente de la llamada maldición de la dimensionalidad, que se refiere a la mayor dificultad de aplicar algoritmos de aprendizaje y extraer información significativa a medida que crece el número de dimensiones (o características) en el conjunto de datos. Al extraer las características vitales de los datos, los algoritmos pueden funcionar de manera más efectiva y eficiente al hacer predicciones o dar sentido a los datos.
Hay dos enfoques principales para la extracción de características: métodos supervisados y no supervisados. Los métodos no supervisados no consideran la variable objetivo mientras buscan atributos relevantes, mientras que los métodos supervisados aprovechan la relación entre las características de entrada y la variable objetivo para guiar el proceso.
Los métodos no supervisados se pueden clasificar además en:
- Técnicas de reducción de dimensionalidad, como el Análisis de Componentes Principales (PCA), que construye nuevas características de dimensiones inferiores que capturan la máxima variabilidad en los datos originales.
- Técnicas de agrupación, como la agrupación K-means, que agrupa puntos de datos similares, lo que permite la extracción y simplificación de características basadas en datos.
Los métodos supervisados, por otro lado, pueden incluir:
- Métodos envolventes, como la eliminación recursiva de características (RFE) y el selector de características secuenciales (SFS), que buscan sistemáticamente en el espacio de subconjuntos de características, evaluando el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático específico para cada subconjunto.
- Métodos integrados, incluidas técnicas de regularización (p. ej., regresión Lasso y Ridge) y árboles de decisión, que inherentemente realizan la selección de características mientras entrenan el modelo imponiendo restricciones a la complejidad del modelo o realizando divisiones óptimas en la estructura del árbol.
- Métodos de filtrado, como correlación, información mutua y ganancia de información, que evalúan la importancia de características individuales en función de su relación con la variable objetivo y eliminan aquellas que son menos relevantes o redundantes.
Las aplicaciones de extracción de características en el mundo real abarcan numerosos dominios, desde el procesamiento de imágenes y voz hasta la comprensión del lenguaje natural y la bioinformática. Por ejemplo, en visión por computadora, los modelos de aprendizaje profundo como las redes neuronales convolucionales (CNN) aprenden automáticamente a extraer características significativas de los píxeles de la imagen sin procesar, como bordes, formas y texturas, durante todo el proceso de entrenamiento. De manera similar, en el análisis de datos textuales, técnicas como la incrustación de palabras, la frecuencia de documentos inversa de términos (TF-IDF) y el modelado de temas se emplean comúnmente para la extracción de características no supervisadas de corpus de texto.
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