Trích xuất tính năng đề cập đến quá trình xác định và chọn các đặc điểm hoặc thuộc tính quan trọng, phù hợp và mang tính thông tin nhất từ một tập dữ liệu nhất định có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu hoặc dự đoán dựa trên AI và Machine Learning chính xác và hiệu quả. Về bản chất, mục tiêu của việc trích xuất đặc trưng là chuyển đổi dữ liệu có chiều cao ban đầu thành dạng có chiều thấp hơn, bảo toàn thông tin mong muốn trong khi loại bỏ nhiễu, dư thừa và thông tin không liên quan. Kỹ thuật này cho phép cải thiện hiệu quả tính toán, giảm yêu cầu lưu trữ và có khả năng nâng cao hiệu suất mô hình.
Tầm quan trọng của việc trích xuất tính năng trong bối cảnh AI và Machine Learning chủ yếu bắt nguồn từ cái gọi là lời nguyền về chiều, đề cập đến độ khó ngày càng tăng của việc áp dụng thuật toán học tập và rút ra những hiểu biết có ý nghĩa khi số lượng thứ nguyên (hoặc tính năng) trong tập dữ liệu tăng lên. Bằng cách trích xuất các tính năng quan trọng từ dữ liệu, thuật toán có thể hoạt động hiệu quả hơn trong việc đưa ra dự đoán hoặc hiểu dữ liệu.
Có hai cách tiếp cận chính để trích xuất đặc trưng: phương pháp không giám sát và phương pháp giám sát. Các phương pháp không giám sát không xem xét biến mục tiêu trong khi tìm kiếm các thuộc tính có liên quan, trong khi các phương pháp được giám sát tận dụng mối quan hệ giữa các tính năng đầu vào và biến mục tiêu để hướng dẫn quy trình.
Các phương pháp không giám sát có thể được phân loại thành:
- Các kỹ thuật giảm kích thước, chẳng hạn như Phân tích thành phần chính (PCA), xây dựng các tính năng mới, có chiều thấp hơn để nắm bắt được độ biến thiên tối đa trong dữ liệu gốc.
- Các kỹ thuật phân cụm, như phân cụm K-means, nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau, cho phép trích xuất và đơn giản hóa tính năng dựa trên dữ liệu.
Mặt khác, các phương pháp được giám sát có thể bao gồm:
- Các phương pháp trình bao bọc, chẳng hạn như Loại bỏ tính năng đệ quy (RFE) và Bộ chọn tính năng tuần tự (SFS), tìm kiếm một cách có hệ thống trong không gian của các tập hợp con tính năng, đánh giá hiệu suất của một mô hình Machine Learning cụ thể cho từng tập hợp con.
- Các phương pháp nhúng, bao gồm các kỹ thuật Chính quy hóa (ví dụ: hồi quy Lasso và Ridge) và Cây quyết định, vốn thực hiện lựa chọn tính năng trong khi đào tạo mô hình bằng cách áp đặt các ràng buộc về độ phức tạp của mô hình hoặc thực hiện phân chia tối ưu trong cấu trúc cây.
- Các phương pháp lọc, chẳng hạn như tương quan, thông tin lẫn nhau và thu thập thông tin, đánh giá tầm quan trọng của các đặc điểm riêng lẻ dựa trên mối quan hệ của chúng với biến mục tiêu và loại bỏ những đặc điểm ít liên quan hoặc dư thừa.
Các ứng dụng trích xuất đặc trưng trong thế giới thực trải rộng trên nhiều lĩnh vực, từ xử lý hình ảnh và giọng nói đến hiểu ngôn ngữ tự nhiên và tin sinh học. Ví dụ: trong thị giác máy tính, các mô hình học sâu như Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) tự động học cách trích xuất các tính năng có ý nghĩa từ các pixel hình ảnh thô, chẳng hạn như các cạnh, hình dạng và kết cấu trong suốt quá trình đào tạo. Tương tự, trong phân tích dữ liệu văn bản, các kỹ thuật như nhúng từ, tần số tài liệu nghịch đảo tần số thuật ngữ (TF-IDF) và mô hình hóa chủ đề thường được sử dụng để trích xuất tính năng không giám sát từ kho văn bản.
Ngày nay, các nền tảng no-code hiện đại như AppMaster đang tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo các ứng dụng web, thiết bị di động và phụ trợ có tích hợp các khả năng AI và Machine Learning thông qua các giao diện điểm và nhấp thân thiện với người dùng. Với các công cụ trực quan trực quan và các thành phần ML được cấu hình sẵn, AppMaster có thể trao quyền cho người dùng nhanh chóng tạo nguyên mẫu, thử nghiệm và triển khai các ứng dụng dựa trên trích xuất tính năng mà không yêu cầu chuyên môn sâu về AI, Machine Learning hoặc mã hóa. Bằng cách tự động hóa và hợp lý hóa vòng đời phát triển phần mềm, các nền tảng no-code này đang mở ra một kỷ nguyên mới về các giải pháp nhanh chóng, tiết kiệm chi phí và có độ linh hoạt cao phù hợp với bối cảnh ngày càng được hỗ trợ bởi dữ liệu và ML.
