Разработка функций является важнейшим аспектом в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), поскольку она включает в себя процесс извлечения соответствующих функций из необработанных данных для создания более точного представления проблемной области. Эти функции или атрибуты используются в качестве входных данных для прогнозных моделей, чтобы повысить их точность и возможности обобщения. Разработка признаков позволяет алгоритмам машинного обучения лучше понимать основные закономерности и взаимосвязи, присутствующие в данных, что приводит к созданию более надежных и эффективных моделей. Он включает в себя несколько взаимосвязанных действий, включая предварительную обработку данных, извлечение признаков, выбор признаков и преобразование признаков.
Предварительная обработка данных подразумевает очистку, форматирование и нормализацию необработанных данных в структурированный формат, подходящий для алгоритмов машинного обучения. Это может включать обработку пропущенных значений, удаление выбросов и стандартизацию распределения данных. Предварительная обработка необходима для обеспечения согласованности и высокого качества входных данных, поскольку она существенно влияет на производительность модели машинного обучения.
Извлечение признаков относится к процессу получения новых признаков из исходного набора данных на основе определенных знаний предметной области или математических преобразований. Эти производные функции могут помочь более эффективно уловить базовую структуру, взаимосвязи или закономерности в данных. Например, в задачах распознавания изображений такие функции, как края, текстуры и формы, можно извлечь из необработанных данных пикселей. Аналогичным образом, в задачах обработки естественного языка из необработанных текстовых данных можно получить такие характеристики, как частота слов, показатели частоты терминов, обратные частоте документов (TF-IDF) и n-граммы.
Выбор функций — это процесс выявления наиболее значимых функций из доступного набора данных путем оценки их релевантности и вклада в производительность модели ML. Это влечет за собой сокращение многомерных наборов данных за счет исключения избыточных, ненужных или зашумленных функций. Методы выбора функций можно разделить на методы фильтрации, методы-оболочки и встроенные методы. Методы фильтрации оценивают релевантность функций независимо от модели машинного обучения, используя такие меры, как взаимная информация, корреляция и критерий хи-квадрат. Методы-оболочки ищут оптимальное подмножество признаков, оценивая производительность модели для различных подмножеств признаков, используя такие методы, как прямой выбор, обратное исключение и рекурсивное исключение признаков. Встроенные методы выполняют выбор функций в процессе обучения алгоритма ML с помощью таких методов, как регуляризация или алгоритмы дерева решений.
Преобразование признаков означает изменение исходного пространства признаков в новое пространство признаков, которое лучше отражает базовые закономерности и связи в данных. Это может включать линейные преобразования, такие как масштабирование и нормализация, или нелинейные преобразования, такие как логарифмические, степенные и полиномиальные преобразования. Методы уменьшения размерности, такие как анализ главных компонентов (PCA) и t-распределенное стохастическое внедрение соседей (t-SNE), также могут использоваться для преобразования пространства признаков при сохранении основных характеристик данных.
Эффективное проектирование функций играет жизненно важную роль в разработке высокопроизводительных моделей машинного обучения и, таким образом, является неотъемлемой частью платформ разработки ИИ, таких как платформа разработки no-code AppMaster. AppMaster позволяет клиентам визуально создавать модели данных, бизнес-логику, REST API и конечные точки WSS для серверных приложений, а также разрабатывать пользовательские интерфейсы с функциями drag-and-drop для веб-приложений и мобильных приложений. Платформа предоставляет комплексное решение для разработки масштабируемых и удобных в обслуживании приложений без необходимости написания кода вручную, тем самым ускоряя процесс разработки искусственного интеллекта и машинного обучения.
Используя сложные возможности AppMaster, клиенты могут легко интегрировать методы проектирования функций в свои рабочие процессы разработки приложений. Они могут без особых усилий предварительно обрабатывать данные, проектировать и осуществлять преобразования данных, а также извлекать значимые функции из огромных наборов данных. Более того, они могут использовать обширные возможности выбора и преобразования функций платформы для оптимизации производительности своей модели и создания надежных, эффективных и производительных приложений искусственного интеллекта и машинного обучения, адаптированных к их конкретным сценариям использования. Мощная платформа AppMaster no-code не только оптимизирует каждый этап жизненного цикла разработки искусственного интеллекта и машинного обучения, но и позволяет компаниям использовать весь потенциал своих данных, ускоряя инновации и стимулируя рост.
