วิศวกรรมฟีเจอร์เป็นส่วนสำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เนื่องจากเกี่ยวข้องกับกระบวนการแยกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องออกจากข้อมูลดิบเพื่อสร้างการนำเสนอโดเมนปัญหาที่แม่นยำยิ่งขึ้น คุณลักษณะหรือคุณลักษณะเหล่านี้ใช้เป็นข้อมูลป้อนเข้าสำหรับแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความสามารถในการสรุปข้อมูลทั่วไป วิศวกรรมฟีเจอร์ช่วยให้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเข้าใจรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น นำไปสู่แบบจำลองที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยครอบคลุมกิจกรรมต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกัน รวมถึงการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การดึงคุณลักษณะ การเลือกคุณลักษณะ และการแปลงคุณลักษณะ
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าหมายถึงการทำความสะอาด การจัดรูปแบบ และการทำให้ข้อมูลดิบเป็นมาตรฐานให้อยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้างที่เหมาะสมสำหรับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการจัดการค่าที่หายไป การลบค่าผิดปกติออก และการกำหนดมาตรฐานการกระจายข้อมูล การประมวลผลล่วงหน้าถือเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลอินพุตมีความสอดคล้องและมีคุณภาพสูง เนื่องจากจะส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของโมเดล ML
การดึงคุณลักษณะหมายถึงกระบวนการรับคุณลักษณะใหม่จากชุดข้อมูลดั้งเดิม โดยอิงตามความรู้โดเมนบางอย่างหรือการแปลงทางคณิตศาสตร์ คุณลักษณะที่ได้รับเหล่านี้สามารถช่วยจับโครงสร้างพื้นฐาน ความสัมพันธ์ หรือรูปแบบภายในข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ในงานการจดจำรูปภาพ คุณสมบัติต่างๆ เช่น ขอบ พื้นผิว และรูปร่าง สามารถแยกออกจากข้อมูลพิกเซลดิบได้ ในทำนองเดียวกัน ในงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ คุณสมบัติต่างๆ เช่น ความถี่ของคำ คะแนนความถี่ของเอกสารผกผันความถี่ของเทอม (TF-IDF) และ n-grams สามารถรับได้จากข้อมูลข้อความดิบ
การเลือกคุณลักษณะเป็นกระบวนการในการระบุคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดจากชุดข้อมูลที่มีอยู่ โดยการประเมินความเกี่ยวข้องและการมีส่วนร่วมกับประสิทธิภาพของโมเดล ML โดยช่วยลดจำนวนชุดข้อมูลที่มีมิติสูงโดยการกำจัดคุณลักษณะที่ซ้ำซ้อน ไม่เกี่ยวข้อง หรือมีสัญญาณรบกวน เทคนิคการเลือกคุณลักษณะสามารถแบ่งได้เป็นวิธีการกรอง วิธี Wrapper และวิธีฝังตัว วิธีการกรองจะประเมินความเกี่ยวข้องของคุณสมบัติโดยไม่ขึ้นอยู่กับโมเดล ML โดยใช้การวัด เช่น ข้อมูลร่วมกัน ความสัมพันธ์ และการทดสอบไคสแควร์ วิธีการ Wrapper ค้นหาชุดย่อยคุณลักษณะที่เหมาะสมที่สุดโดยการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลในชุดย่อยคุณลักษณะต่างๆ โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การเลือกไปข้างหน้า การกำจัดแบบย้อนกลับ และการกำจัดคุณลักษณะแบบเรียกซ้ำ วิธีการแบบฝังจะทำการเลือกคุณสมบัติในระหว่างกระบวนการฝึกอบรมของอัลกอริทึม ML พร้อมด้วยเทคนิค เช่น การทำให้เป็นมาตรฐานหรืออัลกอริทึมแผนผังการตัดสินใจ
การเปลี่ยนแปลงคุณลักษณะหมายถึงการปรับเปลี่ยนพื้นที่คุณลักษณะดั้งเดิมไปเป็นพื้นที่คุณลักษณะใหม่ที่จับรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลได้ดีขึ้น ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการแปลงเชิงเส้น เช่น การปรับขนาดและการทำให้เป็นมาตรฐาน หรือการแปลงแบบไม่เชิงเส้น เช่น การแปลงบันทึก กำลัง และพหุนาม เทคนิคการลดขนาด เช่น การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) และการฝังเพื่อนบ้านสุ่มแบบกระจายแบบ t (t-SNE) ยังสามารถใช้เพื่อแปลงพื้นที่คุณลักษณะในขณะที่ยังคงรักษาคุณลักษณะที่สำคัญของข้อมูลไว้
วิศวกรรมฟีเจอร์ที่มีประสิทธิภาพมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพสูง และเป็นส่วนสำคัญของแพลตฟอร์มการพัฒนา AI เช่น แพลตฟอร์มการพัฒนา no-code AppMaster AppMaster ช่วยให้ลูกค้าสามารถสร้างโมเดลข้อมูล ตรรกะทางธุรกิจ REST API และ WSS Endpoints สำหรับแอปพลิเคชันแบ็กเอนด์ได้อย่างชัดเจน และออกแบบส่วนต่อประสานกับผู้ใช้ด้วยคุณสมบัติ drag-and-drop สำหรับแอปพลิเคชันบนเว็บและมือถือ แพลตฟอร์มดังกล่าวมอบโซลูชันแบบครบวงจรสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้และบำรุงรักษาได้ โดยไม่ต้องเขียนโค้ดใดๆ ด้วยตนเอง จึงช่วยเร่งกระบวนการพัฒนา AI และ ML
ด้วยการใช้ประโยชน์จากความสามารถอันซับซ้อนของ AppMaster ลูกค้าสามารถผสานรวมเทคนิคทางวิศวกรรมฟีเจอร์เข้ากับขั้นตอนการพัฒนาแอปพลิเคชันของตนได้อย่างราบรื่น พวกเขาสามารถประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า ออกแบบและปรับใช้การแปลงข้อมูล และแยกคุณสมบัติที่มีความหมายจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ พวกเขายังสามารถใช้ประโยชน์จากการเลือกฟีเจอร์และความสามารถในการเปลี่ยนแปลงที่ครอบคลุมของแพลตฟอร์ม เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดล และสร้างแอปพลิเคชัน AI และ ML ที่แข็งแกร่ง มีประสิทธิภาพ และมีประสิทธิภาพ ซึ่งปรับให้เหมาะกับกรณีการใช้งานเฉพาะของพวกเขา แพลตฟอร์ม no-code ทรงพลังของ AppMaster ไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสิทธิภาพทุกขั้นตอนของวงจรการพัฒนา AI และ ML เท่านั้น แต่ยังช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลของตนได้เต็มศักยภาพ เร่งสร้างนวัตกรรม และขับเคลื่อนการเติบโต
