A engenharia de recursos é um aspecto crucial no campo da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML), pois envolve o processo de extração de recursos relevantes de dados brutos para criar uma representação mais precisa do domínio do problema. Esses recursos, ou atributos, são usados como entrada para modelos preditivos para melhorar sua precisão e capacidade de generalização. A engenharia de recursos permite que algoritmos de aprendizado de máquina entendam melhor os padrões e relacionamentos subjacentes presentes nos dados, levando a modelos mais robustos e eficientes. Abrange várias atividades inter-relacionadas, incluindo pré-processamento de dados, extração de recursos, seleção de recursos e transformação de recursos.
O pré-processamento de dados refere-se à limpeza, formatação e normalização de dados brutos em um formato estruturado adequado para algoritmos de aprendizado de máquina. Isso pode envolver o tratamento de valores ausentes, a remoção de valores discrepantes e a padronização da distribuição de dados. O pré-processamento é essencial para garantir que os dados de entrada sejam consistentes e de alta qualidade, pois impacta significativamente o desempenho do modelo de ML.
A extração de recursos refere-se ao processo de derivação de novos recursos do conjunto de dados original, com base em determinado conhecimento de domínio ou transformações matemáticas. Esses recursos derivados podem ajudar a capturar a estrutura, os relacionamentos ou os padrões subjacentes nos dados de maneira mais eficaz. Por exemplo, em tarefas de reconhecimento de imagem, recursos como bordas, texturas e formas podem ser extraídos dos dados brutos de pixels. Da mesma forma, em tarefas de processamento de linguagem natural, recursos como frequência de palavras, pontuações de frequência de documento inverso de frequência de termo (TF-IDF) e n-gramas podem ser obtidos a partir dos dados de texto bruto.
A seleção de recursos é o processo de identificação dos recursos mais significativos do conjunto de dados disponível, avaliando sua relevância e contribuição para o desempenho do modelo de ML. Implica a redução de conjuntos de dados de alta dimensão, eliminando recursos redundantes, irrelevantes ou ruidosos. As técnicas de seleção de recursos podem ser categorizadas em métodos de filtro, métodos wrapper e métodos incorporados. Os métodos de filtro avaliam a relevância dos recursos independentemente do modelo de ML, usando medidas como informação mútua, correlação e teste qui-quadrado. Os métodos wrapper procuram o subconjunto de recursos ideal avaliando o desempenho do modelo em diferentes subconjuntos de recursos, empregando técnicas como seleção direta, eliminação retroativa e eliminação recursiva de recursos. Os métodos incorporados realizam a seleção de recursos durante o processo de treinamento do algoritmo de ML, com técnicas como regularização ou algoritmos de árvore de decisão.
A transformação de recursos refere-se à modificação do espaço de recursos original para um novo espaço de recursos que captura melhor os padrões e relacionamentos subjacentes nos dados. Isso pode envolver transformações lineares, como dimensionamento e normalização, ou transformações não lineares, como transformações logarítmicas, de potência e polinomiais. Técnicas de redução de dimensionalidade, como análise de componentes principais (PCA) e incorporação estocástica de vizinhos distribuída em t (t-SNE), também podem ser usadas para transformar o espaço de recursos, preservando as características essenciais dos dados.
A engenharia de recursos eficaz desempenha um papel vital no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina de alto desempenho e, portanto, é parte integrante das plataformas de desenvolvimento de IA, como a plataforma de desenvolvimento no-code AppMaster. AppMaster permite que os clientes criem visualmente modelos de dados, lógica de negócios, API REST e WSS Endpoints para aplicativos backend e projetem interfaces de usuário com recursos drag-and-drop para aplicativos web e móveis. A plataforma fornece uma solução ponta a ponta para o desenvolvimento de aplicativos escalonáveis e de fácil manutenção, sem a necessidade de escrever nenhum código manualmente, acelerando assim o processo de desenvolvimento de IA e ML.
Ao aproveitar os recursos sofisticados do AppMaster, os clientes podem integrar perfeitamente técnicas de engenharia de recursos em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento de aplicativos. Eles podem pré-processar dados, projetar e implementar transformações de dados sem esforço e extrair recursos significativos de conjuntos de dados massivos. Além disso, eles podem utilizar a ampla seleção de recursos e capacidades de transformação da plataforma para otimizar o desempenho de seu modelo e construir aplicativos de IA e ML robustos, eficientes e de alto desempenho, adaptados aos seus casos de uso específicos. A poderosa plataforma no-code da AppMaster não apenas agiliza todas as etapas do ciclo de vida de desenvolvimento de IA e ML, mas também capacita as empresas a aproveitar todo o potencial de seus dados, acelerando a inovação e impulsionando o crescimento.
