Özellik Çıkarma, belirli bir veri kümesinden doğru ve verimli yapay zeka ve Makine Öğrenimi tabanlı tahminlere veya veri analizine yardımcı olabilecek en önemli, ilgili ve bilgilendirici özellikleri veya nitelikleri belirleme ve seçme sürecini ifade eder. Özünde, özellik çıkarmanın amacı, orijinal yüksek boyutlu veriyi daha düşük boyutlu bir forma dönüştürmek, istenen bilgiyi korurken gürültüyü, artıklığı ve ilgisiz bilgileri atmaktır. Bu teknik, gelişmiş hesaplama verimliliği, azaltılmış depolama gereksinimleri ve potansiyel olarak gelişmiş model performansı sağlar.
Yapay zeka ve Makine Öğrenimi bağlamında özellik çıkarmanın önemi öncelikle, veri kümesindeki boyutların (veya özelliklerin) sayısı arttıkça öğrenme algoritmalarını uygulamanın ve anlamlı içgörüler elde etmenin artan zorluğuna atıfta bulunan sözde boyutluluk lanetinden kaynaklanmaktadır. Algoritmalar, verilerden hayati özellikleri çıkararak tahminlerde bulunma veya verileri anlamlandırma konusunda daha etkili ve verimli çalışabilir.
Özellik çıkarımına iki ana yaklaşım vardır: denetimsiz ve denetimli yöntemler. Denetimsiz yöntemler, ilgili nitelikleri ararken hedef değişkeni dikkate almaz, oysa denetimli yöntemler, süreci yönlendirmek için girdi özellikleri ile hedef değişken arasındaki ilişkiden yararlanır.
Denetimsiz yöntemler ayrıca şu şekilde kategorize edilebilir:
- Orijinal verilerdeki maksimum değişkenliği yakalayan yeni, daha düşük boyutlu özellikler oluşturan Temel Bileşen Analizi (PCA) gibi boyut azaltma teknikleri.
- Benzer veri noktalarını bir arada gruplandıran K-means kümelemesi gibi kümeleme teknikleri, veriye dayalı özellik çıkarımına ve basitleştirmeye olanak tanır.
Öte yandan denetimli yöntemler şunları içerebilir:
- Özyinelemeli Özellik Eliminasyonu (RFE) ve Sıralı Özellik Seçici (SFS) gibi sarmalayıcı yöntemler, özellik alt kümelerinin alanını sistematik olarak arayarak her alt küme için belirli bir Makine Öğrenimi modelinin performansını değerlendirir.
- Düzenlileştirme teknikleri (örneğin, Kement ve Ridge regresyonu) ve Karar Ağaçları dahil olmak üzere, model karmaşıklığına kısıtlamalar uygulayarak veya ağaç yapısında en uygun bölünmeleri yaparak modeli eğitirken doğal olarak özellik seçimi gerçekleştiren gömülü yöntemler.
- Bireysel özelliklerin önemini hedef değişkenle olan ilişkilerine göre değerlendiren ve daha az alakalı veya gereksiz olanları ortadan kaldıran korelasyon, karşılıklı bilgi ve bilgi kazancı gibi filtre yöntemleri.
Özellik çıkarımının gerçek dünyadaki uygulamaları, görüntü ve konuşma işlemeden doğal dil anlama ve biyoenformatiğe kadar çok sayıda alanı kapsamaktadır. Örneğin, bilgisayarlı görmede, Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) gibi derin öğrenme modelleri, eğitim süreci boyunca ham görüntü piksellerinden kenarlar, şekiller ve dokular gibi anlamlı özellikleri çıkarmayı otomatik olarak öğrenir. Benzer şekilde, metinsel veri analizinde kelime yerleştirme, terim frekansı ters belge frekansı (TF-IDF) ve konu modelleme gibi teknikler, metin bütünlerinden denetimsiz özellik çıkarımı için yaygın olarak kullanılır.
Günümüzde, AppMaster gibi modern no-code platformlar, kullanıcı dostu işaretle ve tıkla arayüzleri aracılığıyla yapay zeka ve Makine Öğrenimi yeteneklerini içeren web, mobil ve arka uç uygulamalarının oluşturulmasını kolaylaştırıyor. Sezgisel görsel araçlar ve önceden yapılandırılmış makine öğrenimi bileşenleriyle AppMaster, kullanıcılara yapay zeka, Makine Öğrenimi veya kodlamada derinlemesine uzmanlık gerektirmeden özellik çıkarma odaklı uygulamaları hızlı bir şekilde prototipleme, test etme ve dağıtma yetkisi verebilir. Bu no-code platformlar, yazılım geliştirme yaşam döngüsünü otomatikleştirip düzene sokarak, giderek daha fazla veri odaklı ve makine öğrenimi destekli ortama uygun, hızlı, uygun maliyetli ve son derece esnek çözümlerde yeni bir çağ başlatıyor.
