Özellik mühendisliği, problem alanının daha doğru bir temsilini oluşturmak için ham verilerden ilgili özelliklerin çıkarılması sürecini içerdiğinden, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) alanında çok önemli bir husustur. Bu özellikler veya nitelikler, tahmine dayalı modellerin doğruluğunu ve genelleme yeteneklerini geliştirmek için girdi olarak kullanılır. Özellik mühendisliği, makine öğrenimi algoritmalarının verilerde mevcut olan temel kalıpları ve ilişkileri daha iyi anlamasını sağlayarak daha sağlam ve verimli modellere yol açar. Veri ön işleme, özellik çıkarma, özellik seçimi ve özellik dönüşümü dahil olmak üzere birbiriyle ilişkili birçok etkinliği kapsar.
Veri ön işleme, ham verilerin makine öğrenimi algoritmalarına uygun yapılandırılmış bir formatta temizlenmesini, formatlanmasını ve normalleştirilmesini ifade eder. Bu, eksik değerlerin ele alınmasını, aykırı değerlerin kaldırılmasını ve veri dağıtımının standartlaştırılmasını içerebilir. ML modelinin performansını önemli ölçüde etkilediğinden, giriş verilerinin tutarlı ve yüksek kalitede olmasını sağlamak için ön işleme önemlidir.
Özellik çıkarma, belirli alan bilgisine veya matematiksel dönüşümlere dayanarak orijinal veri kümesinden yeni özellikler türetme sürecini ifade eder. Türetilen bu özellikler, verilerdeki temel yapıyı, ilişkileri veya kalıpları daha etkili bir şekilde yakalamaya yardımcı olabilir. Örneğin görüntü tanıma görevlerinde ham piksel verilerinden kenarlar, dokular ve şekiller gibi özellikler çıkarılabilir. Benzer şekilde, doğal dil işleme görevlerinde ham metin verilerinden kelime sıklığı, terim frekansı-ters belge frekansı (TF-IDF) puanları ve n-gramlar gibi özellikler elde edilebilmektedir.
Özellik seçimi, mevcut veri kümesinden en önemli özelliklerin, bunların ML modelinin performansına olan ilgileri ve katkıları değerlendirilerek belirlenmesi sürecidir. Gereksiz, ilgisiz veya gürültülü özellikleri ortadan kaldırarak yüksek boyutlu veri kümelerinin azaltılmasını gerektirir. Özellik seçme teknikleri filtre yöntemleri, sarma yöntemleri ve gömülü yöntemler olarak kategorize edilebilir. Filtre yöntemleri, karşılıklı bilgi, korelasyon ve ki-kare testi gibi ölçümleri kullanarak özelliklerin uygunluğunu ML modelinden bağımsız olarak değerlendirir. Sarma yöntemleri, ileri seçim, geri eleme ve özyinelemeli özellik eleme gibi teknikleri kullanarak, farklı özellik alt kümelerindeki model performansını değerlendirerek en uygun özellik alt kümesini arar. Gömülü yöntemler, düzenlileştirme veya karar ağacı algoritmaları gibi tekniklerle ML algoritmasının eğitim süreci sırasında özellik seçimini gerçekleştirir.
Özellik dönüşümü, orijinal özellik alanının, verilerdeki temel kalıpları ve ilişkileri daha iyi yakalayan yeni bir özellik alanına değiştirilmesini ifade eder. Bu, ölçeklendirme ve normalleştirme gibi doğrusal dönüşümleri veya log, güç ve polinom dönüşümleri gibi doğrusal olmayan dönüşümleri içerebilir. Temel bileşen analizi (PCA) ve t-dağıtılmış stokastik komşu yerleştirme (t-SNE) gibi boyut azaltma teknikleri, verilerin temel özelliklerini korurken özellik alanını dönüştürmek için de kullanılabilir.
Etkili özellik mühendisliği, yüksek performanslı makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesinde hayati bir rol oynar ve dolayısıyla AppMaster no-code geliştirme platformu gibi yapay zeka geliştirme platformlarının ayrılmaz bir parçasıdır. AppMaster müşterilerin arka uç uygulamaları için görsel olarak veri modelleri, iş mantığı, REST API ve WSS Uç Noktaları oluşturmasına ve web ve mobil uygulamalar için drag-and-drop özelliklerine sahip kullanıcı arayüzleri tasarlamasına olanak tanır. Platform, manuel olarak herhangi bir kod yazmaya gerek kalmadan ölçeklenebilir ve bakımı yapılabilir uygulamalar geliştirmek için uçtan uca bir çözüm sunarak yapay zeka ve makine öğrenimi geliştirme sürecini hızlandırıyor.
Müşteriler, AppMaster gelişmiş özelliklerinden yararlanarak özellik mühendisliği tekniklerini uygulama geliştirme iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre edebilirler. Verileri zahmetsizce ön işleyebilir, veri dönüşümlerini tasarlayıp uygulayabilir ve devasa veri kümelerinden anlamlı özellikler çıkarabilirler. Dahası, modellerinin performansını optimize etmek ve kendi özel kullanım durumlarına göre uyarlanmış sağlam, verimli ve performanslı yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamaları oluşturmak için platformun kapsamlı özellik seçimi ve dönüştürme yeteneklerinden yararlanabilirler. AppMaster güçlü no-code platformu, yalnızca AI ve ML geliştirme yaşam döngüsünün her aşamasını kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda işletmelerin verilerinin tüm potansiyelinden yararlanmasını sağlayarak inovasyonu hızlandırır ve büyümeyi hızlandırır.
