Rekayasa fitur adalah aspek penting dalam bidang kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) karena melibatkan proses mengekstraksi fitur-fitur yang relevan dari data mentah untuk membuat representasi domain masalah yang lebih akurat. Fitur atau atribut ini digunakan sebagai masukan untuk model prediktif guna meningkatkan akurasi dan kemampuan generalisasinya. Rekayasa fitur memungkinkan algoritme pembelajaran mesin untuk lebih memahami pola dan hubungan mendasar yang ada dalam data, sehingga menghasilkan model yang lebih kuat dan efisien. Ini mencakup beberapa aktivitas yang saling terkait, termasuk prapemrosesan data, ekstraksi fitur, pemilihan fitur, dan transformasi fitur.
Pemrosesan awal data mengacu pada pembersihan, pemformatan, dan normalisasi data mentah ke dalam format terstruktur yang sesuai untuk algoritme pembelajaran mesin. Hal ini mungkin melibatkan penanganan nilai yang hilang, menghilangkan outlier, dan standarisasi distribusi data. Pemrosesan awal sangat penting untuk memastikan bahwa data masukan konsisten dan berkualitas tinggi, karena hal ini berdampak signifikan terhadap performa model ML.
Ekstraksi fitur mengacu pada proses memperoleh fitur baru dari kumpulan data asli, berdasarkan pengetahuan domain tertentu atau transformasi matematika. Fitur turunan ini dapat membantu menangkap struktur, hubungan, atau pola yang mendasari data dengan lebih efektif. Misalnya, dalam tugas pengenalan gambar, fitur seperti tepi, tekstur, dan bentuk dapat diekstraksi dari data piksel mentah. Demikian pula, dalam tugas pemrosesan bahasa alami, fitur seperti frekuensi kata, skor frekuensi dokumen invers frekuensi istilah (TF-IDF), dan n-gram dapat diperoleh dari data teks mentah.
Pemilihan fitur adalah proses mengidentifikasi fitur paling signifikan dari kumpulan data yang tersedia, dengan mengevaluasi relevansi dan kontribusinya terhadap performa model ML. Hal ini memerlukan pengurangan kumpulan data berdimensi tinggi dengan menghilangkan fitur-fitur yang berlebihan, tidak relevan, atau berisik. Teknik pemilihan fitur dapat dikategorikan ke dalam metode filter, metode wrapper, dan metode tertanam. Metode filter mengevaluasi relevansi fitur secara independen dari model ML, menggunakan ukuran seperti informasi timbal balik, korelasi, dan uji chi-kuadrat. Metode wrapper mencari subset fitur yang optimal dengan mengevaluasi kinerja model pada subset fitur yang berbeda, menggunakan teknik seperti seleksi maju, eliminasi mundur, dan eliminasi fitur rekursif. Metode tersemat melakukan pemilihan fitur selama proses pelatihan algoritma ML, dengan teknik seperti algoritma regularisasi atau pohon keputusan.
Transformasi fitur mengacu pada modifikasi ruang fitur asli ke ruang fitur baru yang lebih mampu menangkap pola dan hubungan mendasar dalam data. Hal ini dapat melibatkan transformasi linier, seperti penskalaan dan normalisasi, atau transformasi nonlinier, seperti transformasi log, pangkat, dan polinomial. Teknik reduksi dimensi seperti analisis komponen utama (PCA) dan penyematan tetangga stokastik terdistribusi t (t-SNE) juga dapat digunakan untuk mengubah ruang fitur sambil mempertahankan karakteristik penting data.
Rekayasa fitur yang efektif memainkan peran penting dalam mengembangkan model pembelajaran mesin berperforma tinggi dan dengan demikian merupakan bagian integral dari platform pengembangan AI, seperti platform pengembangan no-code AppMaster. AppMaster memungkinkan pelanggan membuat model data, logika bisnis, REST API, dan WSS Endpoints secara visual untuk aplikasi backend, dan merancang antarmuka pengguna dengan fitur drag-and-drop untuk aplikasi web dan seluler. Platform ini menyediakan solusi end-to-end untuk mengembangkan aplikasi yang skalabel dan dapat dipelihara, tanpa harus menulis kode apa pun secara manual, sehingga mempercepat proses pengembangan AI dan ML.
Dengan memanfaatkan kemampuan canggih AppMaster, pelanggan dapat dengan mudah mengintegrasikan teknik rekayasa fitur ke dalam alur kerja pengembangan aplikasi mereka. Mereka dapat dengan mudah melakukan praproses data, merancang dan mengimplementasikan transformasi data, serta mengekstrak fitur-fitur penting dari kumpulan data yang sangat besar. Selain itu, mereka dapat memanfaatkan pilihan fitur dan kemampuan transformasi platform yang ekstensif untuk mengoptimalkan performa model mereka dan membangun aplikasi AI dan ML yang kuat, efisien, dan berperforma tinggi yang disesuaikan dengan kasus penggunaan spesifik mereka. Platform no-code AppMaster yang canggih tidak hanya menyederhanakan setiap tahap siklus pengembangan AI dan ML, namun juga memberdayakan bisnis untuk memanfaatkan potensi penuh data mereka, mempercepat inovasi, dan mendorong pertumbuhan.
