Извлечение признаков относится к процессу идентификации и выбора наиболее важных, релевантных и информативных характеристик или атрибутов из заданного набора данных, которые могут помочь в точном и эффективном прогнозировании или анализе данных на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. По сути, цель извлечения признаков состоит в том, чтобы преобразовать исходные многомерные данные в форму более низкой размерности, сохраняя желаемую информацию, отбрасывая при этом шум, избыточность и нерелевантную информацию. Этот метод позволяет повысить эффективность вычислений, снизить требования к хранению и потенциально повысить производительность модели.
Важность извлечения признаков в контексте искусственного интеллекта и машинного обучения в первую очередь связана с так называемым проклятием размерности, которое относится к возрастающей сложности применения алгоритмов обучения и получения значимой информации по мере роста количества измерений (или признаков) в наборе данных. Извлекая из данных важные характеристики, алгоритмы могут работать более эффективно и результативно, делая прогнозы или осмысливая данные.
Существует два основных подхода к извлечению признаков: неконтролируемые и контролируемые методы. Неконтролируемые методы не учитывают целевую переменную при поиске соответствующих атрибутов, тогда как контролируемые методы используют взаимосвязь между входными объектами и целевой переменной для управления процессом.
Неконтролируемые методы можно разделить на:
- Методы уменьшения размерности, такие как анализ главных компонентов (PCA), который создает новые функции меньшей размерности, которые фиксируют максимальную изменчивость исходных данных.
- Методы кластеризации, такие как кластеризация K-средних, которые группируют схожие точки данных вместе, что позволяет извлекать и упрощать признаки на основе данных.
С другой стороны, контролируемые методы могут включать в себя:
- Методы-оболочки, такие как рекурсивное устранение функций (RFE) и последовательный выбор функций (SFS), которые систематически выполняют поиск в пространстве подмножеств функций, оценивая производительность конкретной модели машинного обучения для каждого подмножества.
- Встроенные методы, включая методы регуляризации (например, лассо и регрессия Риджа) и деревья решений, которые по своей сути выполняют выбор признаков во время обучения модели путем наложения ограничений на сложность модели или создания оптимальных разбиений в древовидной структуре.
- Методы фильтрации, такие как корреляция, взаимная информация и получение информации, которые оценивают значимость отдельных признаков на основе их связи с целевой переменной и удаляют те, которые менее релевантны или избыточны.
Реальные применения извлечения признаков охватывают множество областей: от обработки изображений и речи до понимания естественного языка и биоинформатики. Например, в компьютерном зрении модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), автоматически учатся извлекать значимые функции из необработанных пикселей изображения, такие как края, формы и текстуры, на протяжении всего процесса обучения. Аналогичным образом, при анализе текстовых данных для неконтролируемого извлечения признаков из текстовых корпусов обычно используются такие методы, как встраивание слов, частота терминов, обратная частоте документов (TF-IDF) и тематическое моделирование.
В настоящее время современные платформы no-code такие как AppMaster, облегчают создание веб-приложений, мобильных и серверных приложений, в которых реализованы возможности искусственного интеллекта и машинного обучения через удобные для пользователя интерфейсы типа «укажи и щелкни». Благодаря интуитивно понятным визуальным инструментам и предварительно настроенным компонентам машинного обучения AppMaster может дать пользователям возможность быстро создавать прототипы, тестировать и развертывать приложения на основе извлечения функций, не требуя глубоких знаний в области искусственного интеллекта, машинного обучения или кодирования. Автоматизируя и оптимизируя жизненный цикл разработки программного обеспечения, эти платформы no-code открывают новую эру быстрых, экономичных и очень гибких решений, адаптированных к среде, которая все больше опирается на данные и машинное обучение.
