Ekstraksi Fitur mengacu pada proses mengidentifikasi dan memilih karakteristik atau atribut yang paling penting, relevan, dan informatif dari kumpulan data tertentu yang dapat membantu prediksi atau analisis data berbasis AI dan Machine Learning yang akurat dan efisien. Intinya, tujuan ekstraksi fitur adalah untuk mengubah data asli berdimensi tinggi menjadi bentuk berdimensi lebih rendah, mempertahankan informasi yang diinginkan sambil membuang noise, redundansi, dan informasi yang tidak relevan. Teknik ini memungkinkan peningkatan efisiensi komputasi, mengurangi kebutuhan penyimpanan, dan berpotensi meningkatkan kinerja model.
Pentingnya ekstraksi fitur dalam konteks AI dan Machine Learning terutama berasal dari apa yang disebut kutukan dimensi, yang mengacu pada semakin sulitnya menerapkan algoritme pembelajaran dan mendapatkan wawasan yang bermakna seiring dengan bertambahnya jumlah dimensi (atau fitur) dalam kumpulan data. Dengan mengekstraksi fitur-fitur penting dari data, algoritma dapat bekerja lebih efektif dan efisien dalam membuat prediksi atau memahami data.
Ada dua pendekatan utama untuk ekstraksi fitur: metode tanpa pengawasan dan metode yang diawasi. Metode tanpa pengawasan tidak mempertimbangkan variabel target ketika mencari atribut yang relevan, sedangkan metode yang diawasi memanfaatkan hubungan antara fitur masukan dan variabel target untuk memandu proses.
Metode tanpa pengawasan selanjutnya dapat dikategorikan menjadi:
- Teknik reduksi dimensi, seperti Analisis Komponen Utama (PCA), yang membangun fitur baru berdimensi lebih rendah yang menangkap variabilitas maksimum dalam data asli.
- Teknik pengelompokan, seperti pengelompokan K-means, yang mengelompokkan titik data serupa, memungkinkan ekstraksi dan penyederhanaan fitur berbasis data.
Sebaliknya, metode yang diawasi dapat mencakup:
- Metode wrapper, seperti Recursive Feature Elimination (RFE) dan Sequential Feature Selector (SFS), yang secara sistematis menelusuri ruang subset fitur, mengevaluasi performa model Machine Learning tertentu untuk setiap subset.
- Metode tersemat, termasuk teknik Regularisasi (misalnya regresi Lasso dan Ridge) dan Pohon Keputusan, yang secara inheren melakukan pemilihan fitur sambil melatih model dengan menerapkan batasan pada kompleksitas model atau membuat pemisahan optimal dalam struktur pohon.
- Metode filter, seperti korelasi, informasi timbal balik, dan perolehan informasi, yang menilai signifikansi fitur individual berdasarkan hubungannya dengan variabel target dan menghapus fitur yang kurang relevan atau berlebihan.
Penerapan ekstraksi fitur di dunia nyata mencakup banyak domain, mulai dari pemrosesan gambar dan ucapan hingga pemahaman bahasa alami dan bioinformatika. Misalnya, dalam visi komputer, model pembelajaran mendalam seperti Convolutional Neural Networks (CNNs) secara otomatis belajar mengekstrak fitur bermakna dari piksel gambar mentah, seperti tepi, bentuk, dan tekstur, selama proses pelatihan. Demikian pula, dalam analisis data tekstual, teknik seperti penyematan kata, frekuensi dokumen invers frekuensi istilah (TF-IDF), dan pemodelan topik biasanya digunakan untuk ekstraksi fitur tanpa pengawasan dari korpora teks.
Saat ini, platform modern no-code seperti AppMaster memfasilitasi pembuatan aplikasi web, seluler, dan backend yang menanamkan kemampuan AI dan Pembelajaran Mesin melalui antarmuka tunjuk-dan-klik yang ramah pengguna. Dengan alat visual yang intuitif dan komponen ML yang telah dikonfigurasi sebelumnya, AppMaster dapat memberdayakan pengguna untuk membuat prototipe, menguji, dan menerapkan aplikasi berbasis ekstraksi fitur dengan cepat tanpa memerlukan keahlian mendalam dalam AI, Pembelajaran Mesin, atau pengkodean. Dengan mengotomatiskan dan menyederhanakan siklus pengembangan perangkat lunak, platform no-code ini mengantarkan era baru solusi yang cepat, hemat biaya, dan sangat fleksibel yang disesuaikan dengan lanskap yang semakin berbasis data dan didukung ML.
