Feature Extraction verwijst naar het proces van het identificeren en selecteren van de belangrijkste, relevante en informatieve kenmerken of attributen uit een bepaalde dataset die kunnen helpen bij nauwkeurige en efficiënte op AI en Machine Learning gebaseerde voorspellingen of data-analyse. In wezen is het doel van kenmerkextractie het transformeren van de oorspronkelijke hoog-dimensionale gegevens naar een lager-dimensionale vorm, waarbij de gewenste informatie behouden blijft en ruis, redundantie en irrelevante informatie worden weggegooid. Deze techniek maakt verbeterde rekenefficiëntie, verminderde opslagvereisten en potentieel verbeterde modelprestaties mogelijk.
Het belang van feature-extractie in de context van AI en Machine Learning komt voornamelijk voort uit de zogenaamde vloek van dimensionaliteit, die verwijst naar de toenemende moeilijkheid om leeralgoritmen toe te passen en betekenisvolle inzichten te trekken naarmate het aantal dimensies (of features) in de dataset groeit. Door de vitale kenmerken uit de gegevens te halen, kunnen algoritmen effectiever en efficiënter werken bij het maken van voorspellingen of het begrijpen van de gegevens.
Er zijn twee hoofdbenaderingen voor kenmerkextractie: methoden zonder toezicht en methoden onder toezicht. Methoden zonder toezicht houden geen rekening met de doelvariabele bij het zoeken naar relevante attributen, terwijl methoden onder toezicht gebruikmaken van de relatie tussen de invoerkenmerken en de doelvariabele om het proces te sturen.
Methoden zonder toezicht kunnen verder worden onderverdeeld in:
- Technieken voor het verminderen van dimensionaliteit, zoals Principal Component Analysis (PCA), die nieuwe, lager-dimensionale kenmerken construeert die de maximale variabiliteit in de originele gegevens vastleggen.
- Clustertechnieken, zoals K-means clustering, waarbij vergelijkbare datapunten worden gegroepeerd, waardoor datagestuurde extractie en vereenvoudiging van functies mogelijk wordt.
Onder toezicht staande methoden kunnen daarentegen het volgende omvatten:
- Wrapper-methoden, zoals Recursive Feature Elimination (RFE) en Sequential Feature Selector (SFS), die systematisch door de ruimte van feature-subsets zoeken en de prestaties van een specifiek Machine Learning-model voor elke subset evalueren.
- Ingebedde methoden, waaronder regularisatietechnieken (bijv. Lasso- en Ridge-regressie) en beslissingsbomen, die inherent kenmerkselectie uitvoeren terwijl het model wordt getraind door beperkingen op te leggen aan de modelcomplexiteit of door optimale splitsingen in de boomstructuur te maken.
- Filtermethoden, zoals correlatie, wederzijdse informatie en informatiewinst, die de betekenis van individuele kenmerken beoordelen op basis van hun relatie met de doelvariabele, en de kenmerken verwijderen die minder relevant of overbodig zijn.
Toepassingen van functie-extractie in de praktijk bestrijken talrijke domeinen, van beeld- en spraakverwerking tot het begrijpen van natuurlijke talen en bio-informatica. In computer vision leren deep learning-modellen zoals Convolutional Neural Networks (CNN's) bijvoorbeeld tijdens het trainingsproces automatisch betekenisvolle kenmerken uit onbewerkte beeldpixels te extraheren, zoals randen, vormen en texturen. Op dezelfde manier worden bij tekstuele data-analyse technieken zoals het inbedden van woorden, termfrequentie-inverse documentfrequentie (TF-IDF) en onderwerpmodellering vaak gebruikt voor het ongecontroleerd extraheren van kenmerken uit tekstcorpora.
Tegenwoordig faciliteren moderne no-code platforms zoals AppMaster de creatie van web-, mobiele en backend-applicaties die AI- en Machine Learning-mogelijkheden insluiten via gebruiksvriendelijke point-and-click-interfaces. Met intuïtieve visuele tools en vooraf geconfigureerde ML-componenten kan AppMaster gebruikers in staat stellen snel door functie-extractie aangedreven applicaties te prototypen, testen en implementeren zonder dat daarvoor diepgaande expertise op het gebied van AI, Machine Learning of codering nodig is. Door de levenscyclus van softwareontwikkeling te automatiseren en te stroomlijnen, luiden deze no-code een nieuw tijdperk in van snelle, kosteneffectieve en zeer flexibele oplossingen die zijn afgestemd op het steeds meer datagestuurde en ML-aangedreven landschap.
