特徴エンジニアリングは、問題領域のより正確な表現を作成するために生データから関連する特徴を抽出するプロセスを含むため、人工知能 (AI) および機械学習 (ML) の分野において重要な側面です。これらの特徴または属性は、予測モデルの精度と一般化機能を向上させるための入力として使用されます。特徴エンジニアリングにより、機械学習アルゴリズムがデータ内に存在する基礎的なパターンと関係をより深く理解できるようになり、より堅牢で効率的なモデルが作成されます。これには、データの前処理、特徴抽出、特徴選択、特徴変換など、相互に関連するいくつかのアクティビティが含まれます。
データの前処理とは、生データをクリーニング、フォーマット、正規化して、機械学習アルゴリズムに適した構造化フォーマットにすることを指します。これには、欠損値の処理、外れ値の削除、データ分布の標準化が含まれる場合があります。前処理は ML モデルのパフォーマンスに大きな影響を与えるため、入力データの一貫性と高品質を保証するために不可欠です。
特徴抽出とは、特定のドメイン知識または数学的変換に基づいて、元のデータセットから新しい特徴を導き出すプロセスを指します。これらの派生特徴は、データ内の基礎となる構造、関係、またはパターンをより効果的に捕捉するのに役立ちます。たとえば、画像認識タスクでは、エッジ、テクスチャ、形状などの特徴を生のピクセル データから抽出できます。同様に、自然言語処理タスクでは、単語頻度、用語頻度 - 文書頻度逆関数 (TF-IDF) スコア、n グラムなどの特徴を生のテキスト データから取得できます。
特徴の選択は、ML モデルのパフォーマンスに対する関連性と寄与を評価することにより、利用可能なデータセットから最も重要な特徴を特定するプロセスです。これには、冗長なフィーチャ、無関係なフィーチャ、またはノイズの多いフィーチャを削除することによる高次元データセットの削減が伴います。特徴選択手法は、フィルター手法、ラッパー手法、埋め込み手法に分類できます。フィルター手法は、相互情報量、相関関係、カイ二乗検定などの尺度を使用して、ML モデルとは独立して特徴の関連性を評価します。ラッパー メソッドは、前方選択、後方除去、再帰的特徴除去などの手法を使用して、さまざまな特徴サブセットでのモデルのパフォーマンスを評価することにより、最適な特徴サブセットを検索します。埋め込みメソッドは、ML アルゴリズムのトレーニング プロセス中に、正則化や決定木アルゴリズムなどの手法を使用して特徴の選択を実行します。
特徴変換とは、元の特徴空間を、データ内の基礎となるパターンと関係をより適切に捕捉する新しい特徴空間に変更することを指します。これには、スケーリングや正規化などの線形変換、または対数変換、べき乗変換、多項式変換などの非線形変換が含まれる場合があります。主成分分析 (PCA) や t 分布確率的近傍埋め込み (t-SNE) などの次元削減手法を使用して、データの本質的な特性を維持しながら特徴空間を変換することもできます。
効果的な特徴量エンジニアリングは、高性能の機械学習モデルを開発する上で重要な役割を果たすため、 AppMaster no-code開発プラットフォームなどの AI 開発プラットフォームに不可欠な部分です。 AppMasterを使用すると、顧客はバックエンド アプリケーションのデータ モデル、ビジネス ロジック、REST API、および WSS エンドポイントを視覚的に作成し、Web およびモバイル アプリケーションのdrag-and-drop機能を備えたユーザー インターフェイスを設計できます。このプラットフォームは、手動でコードを記述する必要がなく、スケーラブルで保守可能なアプリケーションを開発するためのエンドツーエンドのソリューションを提供するため、AI および ML の開発プロセスが加速されます。
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