Feature engineering is een cruciaal aspect op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML), omdat het gaat om het proces van het extraheren van relevante functies uit ruwe gegevens om een nauwkeurigere weergave van het probleemdomein te creëren. Deze kenmerken, of attributen, worden gebruikt als invoer voor voorspellende modellen om hun nauwkeurigheid en generalisatiemogelijkheden te verbeteren. Feature engineering zorgt ervoor dat machine learning-algoritmen de onderliggende patronen en relaties in de gegevens beter kunnen begrijpen, wat leidt tot robuustere en efficiëntere modellen. Het omvat verschillende onderling samenhangende activiteiten, waaronder gegevensvoorverwerking, feature-extractie, feature-selectie en feature-transformatie.
Voorverwerking van gegevens verwijst naar het opschonen, formatteren en normaliseren van onbewerkte gegevens in een gestructureerd formaat dat geschikt is voor machine learning-algoritmen. Hierbij kan het gaan om het omgaan met ontbrekende waarden, het verwijderen van uitschieters en het standaardiseren van de gegevensdistributie. Voorverwerking is essentieel om ervoor te zorgen dat de invoergegevens consistent en van hoge kwaliteit zijn, omdat dit een aanzienlijke invloed heeft op de prestaties van het ML-model.
Functie-extractie verwijst naar het proces waarbij nieuwe kenmerken uit de oorspronkelijke dataset worden afgeleid, gebaseerd op bepaalde domeinkennis of wiskundige transformaties. Deze afgeleide kenmerken kunnen helpen de onderliggende structuur, relaties of patronen binnen de gegevens effectiever vast te leggen. Bij beeldherkenningstaken kunnen bijvoorbeeld kenmerken zoals randen, texturen en vormen uit de onbewerkte pixelgegevens worden geëxtraheerd. Op soortgelijke wijze kunnen bij natuurlijke taalverwerkingstaken kenmerken zoals woordfrequentie, termfrequentie-inverse documentfrequentie (TF-IDF)-scores en n-grammen worden verkregen uit de onbewerkte tekstgegevens.
Functieselectie is het proces waarbij de belangrijkste kenmerken uit de beschikbare dataset worden geïdentificeerd, door hun relevantie en bijdrage aan de prestaties van het ML-model te evalueren. Het omvat de reductie van hoogdimensionale datasets door overbodige, irrelevante of luidruchtige functies te elimineren. Functieselectietechnieken kunnen worden onderverdeeld in filtermethoden, wrappermethoden en ingebedde methoden. Filtermethoden evalueren de relevantie van kenmerken onafhankelijk van het ML-model, met behulp van metingen zoals wederzijdse informatie, correlatie en chi-kwadraattest. Wrapper-methoden zoeken naar de optimale subset van kenmerken door de prestaties van modellen op verschillende subsets van kenmerken te evalueren, waarbij gebruik wordt gemaakt van technieken zoals voorwaartse selectie, achterwaartse eliminatie en recursieve eliminatie van kenmerken. Ingebedde methoden voeren functieselectie uit tijdens het trainingsproces van het ML-algoritme, met technieken zoals regularisatie of beslissingsboomalgoritmen.
Functietransformatie verwijst naar de wijziging van de oorspronkelijke kenmerkruimte naar een nieuwe kenmerkruimte die de onderliggende patronen en relaties in de gegevens beter vastlegt. Dit kunnen lineaire transformaties zijn, zoals schaling en normalisatie, of niet-lineaire transformaties, zoals log-, machts- en polynomiale transformaties. Dimensionaliteitsreductietechnieken zoals hoofdcomponentenanalyse (PCA) en t-gedistribueerde stochastische buurinbedding (t-SNE) kunnen ook worden gebruikt om de kenmerkruimte te transformeren terwijl de essentiële kenmerken van de gegevens behouden blijven.
Effectieve feature-engineering speelt een cruciale rol bij de ontwikkeling van goed presterende machine learning-modellen en is dus een integraal onderdeel van AI-ontwikkelplatforms, zoals het AppMaster no-code ontwikkelingsplatform. AppMaster kunnen klanten visueel datamodellen, bedrijfslogica, REST API en WSS-eindpunten voor backend-applicaties creëren en gebruikersinterfaces ontwerpen met drag-and-drop functies voor web- en mobiele applicaties. Het platform biedt een end-to-end oplossing voor het ontwikkelen van schaalbare en onderhoudbare applicaties, zonder handmatig code te hoeven schrijven, waardoor het AI- en ML-ontwikkelingsproces wordt versneld.
Door gebruik te maken van de geavanceerde mogelijkheden van AppMaster kunnen klanten feature-engineeringtechnieken naadloos integreren in hun applicatieontwikkelingsworkflows. Ze kunnen gegevens moeiteloos voorbewerken, datatransformaties ontwerpen en implementeren, en betekenisvolle functies uit enorme datasets halen. Bovendien kunnen ze de uitgebreide functieselectie- en transformatiemogelijkheden van het platform gebruiken om de prestaties van hun model te optimaliseren en robuuste, efficiënte en performante AI- en ML-applicaties te bouwen die zijn afgestemd op hun specifieke gebruiksscenario's. Het krachtige no-code platform van AppMaster stroomlijnt niet alleen elke fase van de AI- en ML-ontwikkelingslevenscyclus, maar stelt bedrijven ook in staat het volledige potentieel van hun data te benutten, waardoor innovatie wordt versneld en groei wordt gestimuleerd.
