Ekstrakcja cech odnosi się do procesu identyfikowania i wybierania najważniejszych, istotnych i informacyjnych cech lub atrybutów z danego zbioru danych, które mogą pomóc w dokładnych i wydajnych przewidywaniach lub analizie danych opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Zasadniczo celem ekstrakcji cech jest przekształcenie oryginalnych danych wielowymiarowych w formę niskowymiarową, zachowując pożądane informacje, jednocześnie usuwając szum, nadmiarowość i nieistotne informacje. Technika ta umożliwia poprawę wydajności obliczeniowej, zmniejszenie wymagań dotyczących pamięci i potencjalnie lepszą wydajność modelu.
Znaczenie ekstrakcji cech w kontekście sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wynika przede wszystkim z tak zwanej klątwy wymiarowości, która odnosi się do zwiększonej trudności w stosowaniu algorytmów uczących się i wyciąganiu znaczących wniosków w miarę wzrostu liczby wymiarów (lub cech) w zbiorze danych. Wydobywając istotne cechy z danych, algorytmy mogą działać skuteczniej i efektywniej, prognozując i nadając sens danym.
Istnieją dwa główne podejścia do ekstrakcji cech: metody bez nadzoru i metody nadzorowane. Metody nienadzorowane nie uwzględniają zmiennej docelowej podczas poszukiwania odpowiednich atrybutów, podczas gdy metody nadzorowane wykorzystują relację między cechami wejściowymi a zmienną docelową do kierowania procesem.
Metody nienadzorowane można dalej podzielić na:
- Techniki redukcji wymiarowości, takie jak analiza głównych składowych (PCA), która konstruuje nowe, niskowymiarowe cechy, które wychwytują maksymalną zmienność oryginalnych danych.
- Techniki grupowania, takie jak grupowanie K-średnich, które grupuje podobne punkty danych, umożliwiając ekstrakcję i upraszczanie cech w oparciu o dane.
Z drugiej strony metody nadzorowane mogą obejmować:
- Metody opakowujące, takie jak rekurencyjna eliminacja cech (RFE) i sekwencyjny selektor cech (SFS), które systematycznie przeszukują przestrzeń podzbiorów funkcji, oceniając wydajność określonego modelu uczenia maszynowego dla każdego podzbioru.
- Metody wbudowane, w tym techniki regularyzacji (np. regresja Lasso i Ridge) oraz drzewa decyzyjne, które z natury dokonują selekcji cech podczas uczenia modelu poprzez nakładanie ograniczeń na złożoność modelu lub dokonywanie optymalnych podziałów w strukturze drzewa.
- Metody filtrowania, takie jak korelacja, wzajemne informacje i przyrost informacji, które oceniają znaczenie poszczególnych cech na podstawie ich związku ze zmienną docelową i usuwają te, które są mniej istotne lub zbędne.
Zastosowania ekstrakcji cech w świecie rzeczywistym obejmują wiele dziedzin, od przetwarzania obrazu i mowy po rozumienie języka naturalnego i bioinformatykę. Na przykład w wizji komputerowej modele głębokiego uczenia się, takie jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), automatycznie uczą się wyodrębniać istotne cechy z surowych pikseli obrazu, takie jak krawędzie, kształty i tekstury, w trakcie całego procesu uczenia. Podobnie w analizie danych tekstowych powszechnie stosuje się techniki takie jak osadzanie słów, częstotliwość dokumentów odwrotna do częstotliwości terminów (TF-IDF) i modelowanie tematyczne w celu nienadzorowanej ekstrakcji cech z korpusów tekstowych.
Obecnie nowoczesne platformy no-code takie jak AppMaster, ułatwiają tworzenie aplikacji internetowych, mobilnych i backendowych, które zawierają możliwości sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego za pośrednictwem przyjaznych dla użytkownika interfejsów typu „wskaż i kliknij”. Dzięki intuicyjnym narzędziom wizualnym i wstępnie skonfigurowanym komponentom ML AppMaster może umożliwić użytkownikom szybkie prototypowanie, testowanie i wdrażanie aplikacji opartych na ekstrakcji funkcji bez konieczności posiadania dogłębnej wiedzy w zakresie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego lub kodowania. Automatyzując i usprawniając cykl życia oprogramowania, te platformy no-code rozpoczynają nową erę szybkich, opłacalnych i wysoce elastycznych rozwiązań dostosowanych do środowiska w coraz większym stopniu opartego na danych i uczeniu maszynowym.
