Inżynieria cech jest kluczowym aspektem w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), ponieważ obejmuje proces wydobywania odpowiednich funkcji z surowych danych w celu stworzenia dokładniejszej reprezentacji dziedziny problemu. Te cechy lub atrybuty są wykorzystywane jako dane wejściowe dla modeli predykcyjnych w celu poprawy ich dokładności i możliwości uogólniania. Inżynieria funkcji umożliwia algorytmom uczenia maszynowego lepsze zrozumienie podstawowych wzorców i relacji występujących w danych, co prowadzi do bardziej niezawodnych i wydajnych modeli. Obejmuje kilka powiązanych ze sobą działań, w tym wstępne przetwarzanie danych, ekstrakcję cech, selekcję cech i transformację cech.
Wstępne przetwarzanie danych odnosi się do czyszczenia, formatowania i normalizacji surowych danych do ustrukturyzowanego formatu odpowiedniego dla algorytmów uczenia maszynowego. Może to obejmować obsługę brakujących wartości, usuwanie wartości odstających i standaryzację dystrybucji danych. Przetwarzanie wstępne jest niezbędne, aby zapewnić spójność i wysoką jakość danych wejściowych, ponieważ znacząco wpływa na wydajność modelu ML.
Ekstrakcja cech odnosi się do procesu wyprowadzania nowych cech z oryginalnego zbioru danych w oparciu o wiedzę dziedzinową lub przekształcenia matematyczne. Te funkcje pochodne mogą pomóc w skuteczniejszym uchwyceniu podstawowej struktury, relacji lub wzorców w danych. Na przykład w zadaniach rozpoznawania obrazu z surowych danych pikseli można wyodrębnić takie cechy, jak krawędzie, tekstury i kształty. Podobnie w zadaniach przetwarzania języka naturalnego z surowych danych tekstowych można uzyskać takie funkcje, jak częstotliwość słów, wyniki odwrotnej częstotliwości dokumentów (TF-IDF) i n-gramy.
Wybór funkcji to proces identyfikowania najważniejszych funkcji z dostępnego zbioru danych poprzez ocenę ich znaczenia i wkładu w wydajność modelu ML. Pociąga to za sobą redukcję wielowymiarowych zbiorów danych poprzez eliminację zbędnych, nieistotnych lub zaszumionych funkcji. Techniki selekcji cech można podzielić na metody filtrujące, metody opakowujące i metody osadzone. Metody filtrowania oceniają istotność cech niezależnie od modelu ML, wykorzystując takie miary, jak wzajemne informacje, korelacja i test chi-kwadrat. Metody opakowujące wyszukują optymalny podzbiór cech, oceniając wydajność modelu w różnych podzbiorach cech, stosując techniki takie jak selekcja do przodu, eliminacja wstecz i eliminacja rekursywna. Metody osadzone dokonują selekcji cech podczas procesu uczenia algorytmu ML za pomocą technik takich jak regularyzacja lub algorytmy drzew decyzyjnych.
Transformacja cech odnosi się do modyfikacji oryginalnej przestrzeni cech do nowej przestrzeni cech, która lepiej oddaje podstawowe wzorce i relacje w danych. Może to obejmować transformacje liniowe, takie jak skalowanie i normalizacja, lub transformacje nieliniowe, takie jak transformacje logarytmiczne, potęgowe i wielomianowe. Techniki redukcji wymiarowości, takie jak analiza głównych składowych (PCA) i stochastyczne osadzanie sąsiadów z rozkładem t (t-SNE), można również zastosować do transformacji przestrzeni cech przy jednoczesnym zachowaniu podstawowych cech danych.
Efektywna inżynieria funkcji odgrywa kluczową rolę w opracowywaniu wydajnych modeli uczenia maszynowego i dlatego stanowi integralną część platform programistycznych AI, takich jak platforma programistyczna AppMaster no-code. AppMaster umożliwia klientom wizualne tworzenie modeli danych, logiki biznesowej, interfejsu API REST i punktów końcowych WSS dla aplikacji zaplecza, a także projektowanie interfejsów użytkownika z funkcjami drag-and-drop dla aplikacji internetowych i mobilnych. Platforma zapewnia kompleksowe rozwiązanie do tworzenia skalowalnych i łatwych w utrzymaniu aplikacji, bez konieczności ręcznego pisania jakiegokolwiek kodu, przyspieszając w ten sposób proces rozwoju AI i ML.
Wykorzystując zaawansowane możliwości AppMaster, klienci mogą bezproblemowo integrować techniki inżynierii funkcji z przepływami pracy związanymi z tworzeniem aplikacji. Mogą bez wysiłku wstępnie przetwarzać dane, projektować i wdrażać transformacje danych oraz wydobywać istotne funkcje z ogromnych zbiorów danych. Co więcej, mogą wykorzystać szerokie możliwości wyboru funkcji i transformacji platformy, aby zoptymalizować wydajność swojego modelu i zbudować solidne, wydajne i wydajne aplikacje AI i ML dostosowane do konkretnych przypadków użycia. Potężna no-code AppMaster nie tylko usprawniająca każdy etap cyklu rozwoju sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, ale także umożliwia firmom wykorzystanie pełnego potencjału swoich danych, przyspieszając innowacje i napędzając rozwój.
