기능 엔지니어링은 문제 영역을 보다 정확하게 표현하기 위해 원시 데이터에서 관련 기능을 추출하는 프로세스를 포함하므로 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 분야에서 중요한 측면입니다. 이러한 기능 또는 속성은 정확성과 일반화 기능을 향상시키기 위해 예측 모델의 입력으로 사용됩니다. 기능 엔지니어링을 통해 기계 학습 알고리즘은 데이터에 존재하는 기본 패턴과 관계를 더 잘 이해하여 더욱 강력하고 효율적인 모델을 만들 수 있습니다. 여기에는 데이터 전처리, 특징 추출, 특징 선택, 특징 변환 등 여러 상호 연관된 활동이 포함됩니다.
데이터 전처리는 원시 데이터를 기계 학습 알고리즘에 적합한 구조화된 형식으로 정리, 형식화 및 정규화하는 것을 의미합니다. 여기에는 누락된 값 처리, 이상값 제거, 데이터 분포 표준화가 포함될 수 있습니다. 전처리는 ML 모델의 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 입력 데이터의 일관성과 고품질을 보장하는 데 필수적입니다.
특징 추출은 특정 도메인 지식이나 수학적 변환을 기반으로 원본 데이터세트에서 새로운 특징을 파생하는 프로세스를 의미합니다. 이러한 파생된 특징은 데이터 내의 기본 구조, 관계 또는 패턴을 보다 효과적으로 캡처하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식 작업에서는 가장자리, 질감, 모양과 같은 특징을 원시 픽셀 데이터에서 추출할 수 있습니다. 마찬가지로 자연어 처리 작업에서는 단어 빈도, TF-IDF(용어 빈도-역 문서 빈도) 점수, n-그램과 같은 기능을 원시 텍스트 데이터에서 얻을 수 있습니다.
기능 선택은 ML 모델 성능에 대한 관련성과 기여도를 평가하여 사용 가능한 데이터 세트에서 가장 중요한 기능을 식별하는 프로세스입니다. 중복되거나 관련이 없거나 시끄러운 기능을 제거하여 고차원 데이터 세트를 줄입니다. 특징 선택 기법은 필터 방식, 래퍼 방식, 임베디드 방식으로 분류할 수 있습니다. 필터 방법은 상호 정보, 상관관계, 카이제곱 테스트 등의 측정값을 사용하여 ML 모델과 독립적으로 기능의 관련성을 평가합니다. 래퍼 방법은 순방향 선택, 역방향 제거, 재귀적 특성 제거와 같은 기술을 사용하여 다양한 특성 하위 집합에 대한 모델 성능을 평가하여 최적의 특성 하위 집합을 검색합니다. 임베디드 방법은 정규화 또는 의사 결정 트리 알고리즘과 같은 기술을 사용하여 ML 알고리즘의 교육 프로세스 중에 기능 선택을 수행합니다.
기능 변환은 데이터의 기본 패턴과 관계를 더 잘 포착하는 새로운 기능 공간으로 원래 기능 공간을 수정하는 것을 의미합니다. 여기에는 스케일링 및 정규화와 같은 선형 변환이나 로그, 거듭제곱, 다항식 변환과 같은 비선형 변환이 포함될 수 있습니다. PCA(주성분 분석) 및 t-SNE(t-분산 확률적 이웃 임베딩)과 같은 차원 축소 기술을 사용하여 데이터의 필수 특성을 유지하면서 특징 공간을 변환할 수도 있습니다.
효과적인 기능 엔지니어링은 고성능 기계 학습 모델을 개발하는 데 중요한 역할을 하므로 AppMaster no-code 개발 플랫폼과 같은 AI 개발 플랫폼의 필수적인 부분입니다. AppMaster 사용하면 고객은 백엔드 애플리케이션을 위한 데이터 모델, 비즈니스 로직, REST API 및 WSS 엔드포인트를 시각적으로 생성하고 웹 및 모바일 애플리케이션을 위한 drag-and-drop 기능을 사용하여 사용자 인터페이스를 디자인할 수 있습니다. 이 플랫폼은 수동으로 코드를 작성할 필요 없이 확장 가능하고 유지 관리 가능한 애플리케이션을 개발하기 위한 엔드투엔드 솔루션을 제공하여 AI 및 ML 개발 프로세스를 가속화합니다.
AppMaster 의 정교한 기능을 활용함으로써 고객은 기능 엔지니어링 기술을 애플리케이션 개발 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있습니다. 손쉽게 데이터를 전처리하고, 데이터 변환을 설계 및 구현하고, 대규모 데이터세트에서 의미 있는 기능을 추출할 수 있습니다. 또한 플랫폼의 광범위한 기능 선택 및 변환 기능을 활용하여 모델 성능을 최적화하고 특정 사용 사례에 맞는 강력하고 효율적이며 성능이 뛰어난 AI 및 ML 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. AppMaster 의 강력한 no-code 플랫폼은 AI 및 ML 개발 수명주기의 모든 단계를 간소화할 뿐만 아니라 기업이 데이터의 잠재력을 최대한 활용하여 혁신을 가속화하고 성장을 주도할 수 있도록 지원합니다.
