تحسين أداء النماذج باستخدام هندسة الميزات: تحويل البيانات للحصول على أنماط ودقة وتوقعات أفضل في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
هندسة الميزات هي عملية حاسمة في التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي تتضمن تحويل البيانات الأولية إلى ميزات ذات معنى تعزز أداء النماذج التنبؤية. من خلال هندسة الميزات بشكل فعال، يمكن لنماذج التعلم الآلي التعرف على الأنماط بسهولة أكبر، وتحسين الدقة، والتنبؤ بالنتائج بشكل أكثر فعالية.
تتضمن هندسة الميزات إنشاء ميزات جديدة أو تغيير الميزات الموجودة لتحسين أداء النموذج. تتطلب هذه العملية في كثير من الأحيان خبرة في المجال، حيث يتم استخدام المعرفة في هذا المجال لتحديد أو إنشاء ميزات من شأنها التأثير على مخرجات النموذج. إنها مزيج من الفن والعلم، وتعتمد بشكل كبير على كل من الحدس والتجريب.
تشمل الخطوات الرئيسية في هندسة الميزات ما يلي:
للحصول على فهم شامل لإعداد البيانات، راجع دليلنا حول جمع البيانات والتعليقات التوضيحية.
يمكن أن تؤثر هندسة الميزات بشكل كبير على مجموعة واسعة من التطبيقات:
التمويل: في مجال التنبؤ بالصحة المالية، تساعد هندسة الميزات في إنشاء ميزات مثل المتوسطات المتحركة أو مؤشرات التقلب. وهذه يمكن أن تعطي رؤى أكثر من بيانات الأسعار الخام، مما يساعد في إدارة المخاطر واكتشاف الاحتيال. يمكن الاطلاع على تطبيق ثاقب للذكاء الاصطناعي في المجال المالي على الذكاء الاصطناعي في المجال المالي.
الرعاية الصحية: في التشخيص الطبي، يمكن أن تغذي السمات الهندسية مثل العمر والتاريخ الطبي وسمات نمط الحياة النماذج التنبؤية لتقييم مخاطر الأمراض. يتم استكشاف ذلك على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.
من الضروري فهم كيف تتناسب هندسة المزايا مع الهيكل الأكبر لتدريب النماذج. اكتشف عملية إدارة بيانات التدريب لمعرفة كيف تغذي البيانات النماذج.
ترتبط هندسة الميّزات ارتباطًا وثيقًا باستخراج الميّزات ولكنها تختلف عنه في الوقت نفسه، حيث تركز على اختيار ميزات البيانات الموجودة بدلاً من إنشاء ميزات جديدة.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يكون استخدام تقنيات تعزيز البيانات جنبًا إلى جنب مع هندسة السمات مفيدًا في توسيع مجموعة البيانات وإدخال التباين.
أخيرًا، يعد فهم المقايضة بين التحيز والتباين أمرًا بالغ الأهمية، حيث يمكن أن تؤثر اعتبارات هندسة السمات والأبعاد على أداء النموذج وتعميمه.
توفر أدوات مثل Ultralytics HUB منصات قوية لدمج هندسة الميزات في تدفقات عمل التعلم الآلي، مما يسمح بنشر نماذج الذكاء الاصطناعي وإدارتها بسلاسة.
لا تزال هندسة الميزات خطوة محورية في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قوية. من خلال اختيار البيانات وتحويلها بعناية، يمكن للمؤسسات تحقيق تنبؤات أكثر دقة وموثوقية، وتحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
