Kỹ thuật tính năng là một khía cạnh quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) vì nó liên quan đến quá trình trích xuất các tính năng có liên quan từ dữ liệu thô để tạo ra sự thể hiện chính xác hơn về miền vấn đề. Các tính năng hoặc thuộc tính này được sử dụng làm đầu vào cho các mô hình dự đoán để cải thiện độ chính xác và khả năng khái quát hóa của chúng. Kỹ thuật tính năng cho phép các thuật toán học máy hiểu rõ hơn về các mẫu và mối quan hệ cơ bản có trong dữ liệu, dẫn đến các mô hình mạnh mẽ và hiệu quả hơn. Nó bao gồm một số hoạt động có liên quan với nhau, bao gồm tiền xử lý dữ liệu, trích xuất tính năng, lựa chọn tính năng và chuyển đổi tính năng.
Tiền xử lý dữ liệu đề cập đến việc làm sạch, định dạng và chuẩn hóa dữ liệu thô thành định dạng có cấu trúc phù hợp với thuật toán học máy. Điều này có thể liên quan đến việc xử lý các giá trị bị thiếu, loại bỏ các giá trị ngoại lệ và tiêu chuẩn hóa việc phân phối dữ liệu. Tiền xử lý là điều cần thiết để đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào nhất quán và có chất lượng cao, vì nó tác động đáng kể đến hiệu suất của mô hình ML.
Trích xuất tính năng đề cập đến quá trình lấy các tính năng mới từ tập dữ liệu gốc, dựa trên kiến thức miền nhất định hoặc các phép biến đổi toán học. Các tính năng dẫn xuất này có thể giúp nắm bắt cấu trúc, mối quan hệ hoặc mẫu cơ bản trong dữ liệu một cách hiệu quả hơn. Ví dụ: trong các tác vụ nhận dạng hình ảnh, các tính năng như cạnh, kết cấu và hình dạng có thể được trích xuất từ dữ liệu pixel thô. Tương tự, trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các tính năng như tần số từ, điểm tần số tài liệu nghịch đảo tần số thuật ngữ (TF-IDF) và n-gram có thể được lấy từ dữ liệu văn bản thô.
Lựa chọn tính năng là quá trình xác định các tính năng quan trọng nhất từ tập dữ liệu có sẵn, bằng cách đánh giá mức độ liên quan và đóng góp của chúng đối với hiệu suất của mô hình ML. Nó đòi hỏi phải giảm các bộ dữ liệu nhiều chiều bằng cách loại bỏ các tính năng dư thừa, không liên quan hoặc nhiễu. Các kỹ thuật lựa chọn tính năng có thể được phân loại thành các phương thức lọc, phương thức bao bọc và phương thức nhúng. Các phương pháp lọc đánh giá mức độ liên quan của các tính năng độc lập với mô hình ML, sử dụng các biện pháp như thông tin lẫn nhau, mối tương quan và kiểm tra chi bình phương. Các phương pháp trình bao bọc tìm kiếm tập hợp con tính năng tối ưu bằng cách đánh giá hiệu suất mô hình trên các tập hợp con tính năng khác nhau, sử dụng các kỹ thuật như chọn tiến, loại bỏ lùi và loại bỏ tính năng đệ quy. Các phương pháp nhúng thực hiện lựa chọn tính năng trong quá trình đào tạo của thuật toán ML, với các kỹ thuật như thuật toán chính quy hóa hoặc cây quyết định.
Chuyển đổi tính năng đề cập đến việc sửa đổi không gian tính năng ban đầu thành không gian tính năng mới để nắm bắt tốt hơn các mẫu và mối quan hệ cơ bản trong dữ liệu. Điều này có thể liên quan đến các phép biến đổi tuyến tính, chẳng hạn như chia tỷ lệ và chuẩn hóa hoặc các phép biến đổi phi tuyến, chẳng hạn như các phép biến đổi log, lũy thừa và đa thức. Các kỹ thuật giảm kích thước như phân tích thành phần chính (PCA) và nhúng lân cận ngẫu nhiên phân bố t (t-SNE) cũng có thể được sử dụng để biến đổi không gian đặc trưng trong khi vẫn giữ được các đặc điểm thiết yếu của dữ liệu.
Kỹ thuật tính năng hiệu quả đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển các mô hình học máy hiệu suất cao và do đó là một phần không thể thiếu của các nền tảng phát triển AI, như nền tảng phát triển no-code AppMaster. AppMaster cho phép khách hàng tạo trực quan các mô hình dữ liệu, logic nghiệp vụ, API REST và Điểm cuối WSS cho các ứng dụng phụ trợ, đồng thời thiết kế giao diện người dùng với các tính năng drag-and-drop cho ứng dụng web và thiết bị di động. Nền tảng này cung cấp giải pháp toàn diện để phát triển các ứng dụng có thể mở rộng và bảo trì mà không cần phải viết bất kỳ mã nào theo cách thủ công, từ đó đẩy nhanh quá trình phát triển AI và ML.
Bằng cách tận dụng các khả năng phức tạp của AppMaster, khách hàng có thể tích hợp liền mạch các kỹ thuật kỹ thuật tính năng vào quy trình phát triển ứng dụng của họ. Họ có thể dễ dàng xử lý trước dữ liệu, thiết kế và triển khai các chuyển đổi dữ liệu cũng như trích xuất các tính năng có ý nghĩa từ các bộ dữ liệu khổng lồ. Hơn nữa, họ có thể sử dụng khả năng chuyển đổi và lựa chọn tính năng mở rộng của nền tảng để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình và xây dựng các ứng dụng AI và ML mạnh mẽ, hiệu quả và hiệu suất phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể của họ. Nền tảng no-code mạnh mẽ của AppMaster không chỉ hợp lý hóa mọi giai đoạn của vòng đời phát triển AI và ML mà còn trao quyền cho các doanh nghiệp khai thác toàn bộ tiềm năng dữ liệu của họ, thúc đẩy đổi mới và thúc đẩy tăng trưởng.
