La ingeniería de características es un aspecto crucial en el campo de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), ya que implica el proceso de extraer características relevantes de datos sin procesar para crear una representación más precisa del dominio del problema. Estas características, o atributos, se utilizan como entrada para que los modelos predictivos mejoren su precisión y capacidades de generalización. La ingeniería de características permite que los algoritmos de aprendizaje automático comprendan mejor los patrones y relaciones subyacentes presentes en los datos, lo que genera modelos más sólidos y eficientes. Abarca varias actividades interrelacionadas, incluido el preprocesamiento de datos, la extracción de características, la selección de características y la transformación de características.
El preprocesamiento de datos se refiere a la limpieza, formateo y normalización de datos sin procesar en un formato estructurado adecuado para algoritmos de aprendizaje automático. Esto puede implicar manejar valores faltantes, eliminar valores atípicos y estandarizar la distribución de datos. El preprocesamiento es esencial para garantizar que los datos de entrada sean consistentes y de alta calidad, ya que afecta significativamente el rendimiento del modelo ML.
La extracción de características se refiere al proceso de derivar nuevas características del conjunto de datos original, basándose en cierto conocimiento del dominio o transformaciones matemáticas. Estas características derivadas pueden ayudar a capturar la estructura, las relaciones o los patrones subyacentes dentro de los datos de manera más efectiva. Por ejemplo, en tareas de reconocimiento de imágenes, se pueden extraer características como bordes, texturas y formas de los datos de píxeles sin procesar. De manera similar, en las tareas de procesamiento del lenguaje natural, características como la frecuencia de las palabras, las puntuaciones de la frecuencia de los documentos inversa a la frecuencia de los términos (TF-IDF) y los n-gramas se pueden obtener a partir de los datos del texto sin procesar.
La selección de funciones es el proceso de identificar las funciones más importantes del conjunto de datos disponible, mediante la evaluación de su relevancia y contribución al rendimiento del modelo ML. Implica la reducción de conjuntos de datos de alta dimensión mediante la eliminación de características redundantes, irrelevantes o ruidosas. Las técnicas de selección de funciones se pueden clasificar en métodos de filtro, métodos envolventes y métodos integrados. Los métodos de filtrado evalúan la relevancia de las características independientemente del modelo de ML, utilizando medidas como información mutua, correlación y prueba de chi-cuadrado. Los métodos envolventes buscan el subconjunto de características óptimo evaluando el rendimiento del modelo en diferentes subconjuntos de características, empleando técnicas como selección directa, eliminación hacia atrás y eliminación recursiva de características. Los métodos integrados realizan la selección de características durante el proceso de entrenamiento del algoritmo ML, con técnicas como la regularización o algoritmos de árbol de decisión.
La transformación de características se refiere a la modificación del espacio de características original a un nuevo espacio de características que captura mejor los patrones y relaciones subyacentes en los datos. Esto puede implicar transformaciones lineales, como escalado y normalización, o transformaciones no lineales, como transformaciones logarítmicas, de potencia y polinómicas. Las técnicas de reducción de dimensionalidad, como el análisis de componentes principales (PCA) y la incrustación de vecinos estocásticos distribuidos en t (t-SNE), también se pueden utilizar para transformar el espacio de características preservando al mismo tiempo las características esenciales de los datos.
La ingeniería de funciones eficaz desempeña un papel vital en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático de alto rendimiento y, por lo tanto, es una parte integral de las plataformas de desarrollo de IA, como la plataforma de desarrollo no-code AppMaster. AppMaster permite a los clientes crear visualmente modelos de datos, lógica empresarial, API REST y puntos finales WSS para aplicaciones backend, y diseñar interfaces de usuario con funciones drag-and-drop para aplicaciones web y móviles. La plataforma proporciona una solución de un extremo a otro para desarrollar aplicaciones escalables y mantenibles, sin tener que escribir ningún código manualmente, acelerando así el proceso de desarrollo de IA y ML.
Al aprovechar las capacidades sofisticadas de AppMaster, los clientes pueden integrar sin problemas técnicas de ingeniería de funciones en sus flujos de trabajo de desarrollo de aplicaciones. Pueden preprocesar datos, diseñar e implementar transformaciones de datos sin esfuerzo y extraer características significativas de conjuntos de datos masivos. Además, pueden utilizar las amplias capacidades de transformación y selección de funciones de la plataforma para optimizar el rendimiento de su modelo y crear aplicaciones de IA y ML sólidas, eficientes y de alto rendimiento adaptadas a sus casos de uso específicos. La poderosa plataforma no-code de AppMaster no solo agiliza cada etapa del ciclo de vida de desarrollo de IA y ML, sino que también permite a las empresas aprovechar todo el potencial de sus datos, acelerando la innovación e impulsando el crecimiento.
