L'ingegneria delle caratteristiche è un aspetto cruciale nel campo dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) poiché prevede il processo di estrazione di caratteristiche rilevanti dai dati grezzi per creare una rappresentazione più accurata del dominio del problema. Queste caratteristiche, o attributi, vengono utilizzati come input per modelli predittivi per migliorarne l'accuratezza e le capacità di generalizzazione. L'ingegneria delle funzionalità consente agli algoritmi di apprendimento automatico di comprendere meglio i modelli e le relazioni sottostanti presenti nei dati, portando a modelli più robusti ed efficienti. Comprende diverse attività correlate, tra cui la preelaborazione dei dati, l'estrazione delle funzionalità, la selezione delle funzionalità e la trasformazione delle funzionalità.
La preelaborazione dei dati si riferisce alla pulizia, formattazione e normalizzazione dei dati grezzi in un formato strutturato adatto agli algoritmi di apprendimento automatico. Ciò potrebbe comportare la gestione dei valori mancanti, la rimozione dei valori anomali e la standardizzazione della distribuzione dei dati. La preelaborazione è essenziale per garantire che i dati di input siano coerenti e di alta qualità, poiché influisce in modo significativo sulle prestazioni del modello ML.
L'estrazione delle caratteristiche si riferisce al processo di derivazione di nuove caratteristiche dal set di dati originale, sulla base di determinate conoscenze del dominio o trasformazioni matematiche. Queste funzionalità derivate possono aiutare a catturare la struttura, le relazioni o i modelli sottostanti all'interno dei dati in modo più efficace. Ad esempio, nelle attività di riconoscimento delle immagini, caratteristiche come bordi, trame e forme possono essere estratte dai dati grezzi dei pixel. Allo stesso modo, nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale, caratteristiche come la frequenza delle parole, i punteggi della frequenza del documento inversa alla frequenza dei termini (TF-IDF) e gli n-grammi possono essere ottenuti dai dati di testo grezzi.
La selezione delle caratteristiche è il processo di identificazione delle caratteristiche più significative dal set di dati disponibile, valutandone la rilevanza e il contributo alle prestazioni del modello ML. Implica la riduzione di set di dati ad alta dimensione eliminando caratteristiche ridondanti, irrilevanti o rumorose. Le tecniche di selezione delle caratteristiche possono essere classificate in metodi di filtro, metodi wrapper e metodi incorporati. I metodi di filtro valutano la pertinenza delle funzionalità indipendentemente dal modello ML, utilizzando misure quali informazione reciproca, correlazione e test chi quadrato. I metodi wrapper cercano il sottoinsieme di funzionalità ottimale valutando le prestazioni del modello su diversi sottoinsiemi di funzionalità, utilizzando tecniche come la selezione in avanti, l'eliminazione all'indietro e l'eliminazione delle funzionalità ricorsive. I metodi incorporati eseguono la selezione delle funzionalità durante il processo di training dell'algoritmo ML, con tecniche come la regolarizzazione o gli algoritmi dell'albero decisionale.
La trasformazione delle caratteristiche si riferisce alla modifica dello spazio delle caratteristiche originale in un nuovo spazio delle caratteristiche che cattura meglio i modelli e le relazioni sottostanti nei dati. Ciò può comportare trasformazioni lineari, come il ridimensionamento e la normalizzazione, o trasformazioni non lineari, come le trasformazioni logaritmiche, di potenza e polinomiali. Tecniche di riduzione della dimensionalità come l'analisi delle componenti principali (PCA) e l'embedding stocastico dei vicini t-distribuiti (t-SNE) possono essere utilizzate anche per trasformare lo spazio delle caratteristiche preservando le caratteristiche essenziali dei dati.
Un'efficace ingegneria delle funzionalità svolge un ruolo fondamentale nello sviluppo di modelli di machine learning ad alte prestazioni e quindi è parte integrante delle piattaforme di sviluppo IA, come la piattaforma di sviluppo no-code AppMaster. AppMaster consente ai clienti di creare visivamente modelli di dati, logica di business, API REST ed endpoint WSS per applicazioni backend e progettare interfacce utente con funzionalità drag-and-drop per applicazioni web e mobili. La piattaforma fornisce una soluzione end-to-end per lo sviluppo di applicazioni scalabili e manutenibili, senza dover scrivere manualmente alcun codice, accelerando così il processo di sviluppo di AI e ML.
Sfruttando le sofisticate funzionalità di AppMaster, i clienti possono integrare perfettamente le tecniche di ingegneria delle funzionalità nei flussi di lavoro di sviluppo delle applicazioni. Possono preelaborare facilmente i dati, progettare e implementare trasformazioni di dati ed estrarre funzionalità significative da enormi set di dati. Inoltre, possono utilizzare l'ampia selezione di funzionalità e le capacità di trasformazione della piattaforma per ottimizzare le prestazioni del proprio modello e creare applicazioni AI e ML robuste, efficienti e performanti su misura per i loro casi d'uso specifici. La potente piattaforma no-code di AppMaster non solo semplifica ogni fase del ciclo di vita dello sviluppo di intelligenza artificiale e ML, ma consente anche alle aziende di sfruttare tutto il potenziale dei propri dati, accelerando l'innovazione e favorendo la crescita.
