L'ingénierie des fonctionnalités est un aspect crucial dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), car elle implique le processus d'extraction de fonctionnalités pertinentes à partir de données brutes pour créer une représentation plus précise du domaine problématique. Ces caractéristiques, ou attributs, sont utilisées comme entrées pour les modèles prédictifs afin d'améliorer leur précision et leurs capacités de généralisation. L'ingénierie des fonctionnalités permet aux algorithmes d'apprentissage automatique de mieux comprendre les modèles et les relations sous-jacentes présentes dans les données, conduisant ainsi à des modèles plus robustes et efficaces. Il englobe plusieurs activités interdépendantes, notamment le prétraitement des données, l'extraction de fonctionnalités, la sélection de fonctionnalités et la transformation de fonctionnalités.
Le prétraitement des données fait référence au nettoyage, au formatage et à la normalisation des données brutes dans un format structuré adapté aux algorithmes d'apprentissage automatique. Cela peut impliquer de gérer les valeurs manquantes, de supprimer les valeurs aberrantes et de normaliser la distribution des données. Le prétraitement est essentiel pour garantir que les données d'entrée sont cohérentes et de haute qualité, car il a un impact significatif sur les performances du modèle ML.
L'extraction de fonctionnalités fait référence au processus de dérivation de nouvelles fonctionnalités à partir de l'ensemble de données d'origine, sur la base de certaines connaissances du domaine ou de transformations mathématiques. Ces fonctionnalités dérivées peuvent aider à capturer plus efficacement la structure, les relations ou les modèles sous-jacents au sein des données. Par exemple, dans les tâches de reconnaissance d’images, des caractéristiques telles que les bords, les textures et les formes peuvent être extraites des données brutes des pixels. De même, dans les tâches de traitement du langage naturel, des caractéristiques telles que la fréquence des mots, les scores TF-IDF (fréquence inverse des termes des documents) et les n-grammes peuvent être obtenues à partir des données textuelles brutes.
La sélection des fonctionnalités est le processus d'identification des fonctionnalités les plus importantes de l'ensemble de données disponible, en évaluant leur pertinence et leur contribution aux performances du modèle ML. Cela implique la réduction des ensembles de données de grande dimension en éliminant les fonctionnalités redondantes, non pertinentes ou bruyantes. Les techniques de sélection de fonctionnalités peuvent être classées en méthodes de filtrage, méthodes wrapper et méthodes intégrées. Les méthodes de filtrage évaluent la pertinence des fonctionnalités indépendamment du modèle ML, en utilisant des mesures telles que l'information mutuelle, la corrélation et le test du chi carré. Les méthodes wrapper recherchent le sous-ensemble de fonctionnalités optimal en évaluant les performances du modèle sur différents sous-ensembles de fonctionnalités, en utilisant des techniques telles que la sélection avant, l'élimination en amont et l'élimination récursive de fonctionnalités. Les méthodes intégrées effectuent la sélection des fonctionnalités pendant le processus de formation de l'algorithme ML, avec des techniques telles que des algorithmes de régularisation ou d'arbre de décision.
La transformation de fonctionnalités fait référence à la modification de l'espace de fonctionnalités d'origine en un nouvel espace de fonctionnalités qui capture mieux les modèles et les relations sous-jacentes dans les données. Cela peut impliquer des transformations linéaires, telles que la mise à l'échelle et la normalisation, ou des transformations non linéaires, telles que les transformations logarithmiques, de puissance et polynomiales. Les techniques de réduction de dimensionnalité telles que l'analyse en composantes principales (ACP) et l'intégration de voisins stochastiques distribués en t (t-SNE) peuvent également être utilisées pour transformer l'espace des fonctionnalités tout en préservant les caractéristiques essentielles des données.
Une ingénierie de fonctionnalités efficace joue un rôle essentiel dans le développement de modèles d’apprentissage automatique hautement performants et fait donc partie intégrante des plateformes de développement d’IA, comme la plateforme de développement no-code AppMaster. AppMaster permet aux clients de créer visuellement des modèles de données, une logique métier, une API REST et des points de terminaison WSS pour les applications back-end, et de concevoir des interfaces utilisateur avec des fonctionnalités drag-and-drop pour les applications Web et mobiles. La plateforme fournit une solution de bout en bout pour développer des applications évolutives et maintenables, sans avoir à écrire manuellement de code, accélérant ainsi le processus de développement de l'IA et du ML.
En tirant parti des capacités sophistiquées d' AppMaster, les clients peuvent intégrer de manière transparente des techniques d'ingénierie de fonctionnalités dans leurs flux de travail de développement d'applications. Ils peuvent sans effort prétraiter les données, concevoir et mettre en œuvre des transformations de données et extraire des fonctionnalités significatives à partir d'ensembles de données volumineux. De plus, ils peuvent utiliser les capacités étendues de sélection et de transformation de fonctionnalités de la plate-forme pour optimiser les performances de leur modèle et créer des applications d'IA et de ML robustes, efficaces et performantes, adaptées à leurs cas d'utilisation spécifiques. La puissante plateforme no-code AppMaster rationalise non seulement chaque étape du cycle de vie du développement de l'IA et du ML, mais permet également aux entreprises d'exploiter tout le potentiel de leurs données, accélérant ainsi l'innovation et stimulant la croissance.
