هندسة الميزات

## عملية هندسة الميزات

هندسة الميزات هي فن وعلم في نفس الوقت، حيث تمزج بين الخبرة في المجال والتقنيات الرياضية. يمكن تقسيم العملية إلى عدة أنشطة مشتركة، وغالبًا ما تتم إدارتها باستخدام مكتبات مثل وحدة المعالجة المسبقة في scikit-learn أو أدوات متخصصة لهندسة الميزات الآلية.

• إنشاء الميزات: يتضمن ذلك إنشاء ميزات جديدة من الميزات الموجودة. على سبيل المثال، في مجموعة بيانات البيع بالتجزئة، يمكنك طرح "تاريخ الشراء" من تاريخ "العميل منذ" لإنشاء ميزة "مدة ولاء العميل". في تحليل السلاسل الزمنية، يمكنك اشتقاق ميزات مثل المتوسطات المتحركة أو الموسمية من الطابع الزمني.
• التحويلات: غالبًا ما تحتاج البيانات الأولية إلى تحويلها لتلبية افتراضات خوارزمية التعلم الآلي. يتضمن ذلك تحجيم الميزات العددية، أو تطبيق التحويلات اللوغاريتمية للتعامل مع البيانات المنحرفة، أو استخدام تقنيات مثل تجميع الأرقام في فئات.
• الترميز: لا يمكن للعديد من نماذج التعلم الآلي التعامل مع البيانات الفئوية مباشرة. يتضمن الترميز تحويل الفئات المستندة إلى نص إلى تمثيلات رقمية. تتضمن الأساليب الشائعة الترميز من درجة واحدة، حيث يتم تحويل كل قيمة فئة إلى عمود ثنائي جديد، وترميز التسمية.
• اختيار الميزات: ليست كل الميزات مفيدة. قد يكون بعضها زائداً عن الحاجة أو غير ذي صلة، مما يؤدي إلى ضوضاء يمكن أن تؤدي إلى الإفراط في التخصيص. يهدف اختيار الميزات إلى اختيار مجموعة فرعية من الميزات الأكثر صلة لتحسين أداء النموذج وتقليل التكلفة الحسابية.

## تطبيقات العالم الحقيقي

يتجلى تأثير هندسة الميزات في العديد من الصناعات. وغالبًا ما تتوقف فعاليتها على المعرفة العميقة بالمجال لإنشاء ميزات تلتقط الإشارات التنبؤية حقًا.

1. تسجيل الائتمان: في مجال التمويل، قد تتضمن بيانات العميل الأولية الدخل والعمر وسجل القروض. قد ينشئ مهندس الميزات متغيرات جديدة مثل "نسبة الدين إلى الدخل" (قسمة إجمالي الدين على إجمالي الدخل) أو "استخدام الائتمان" (قسمة رصيد بطاقة الائتمان على الحد الائتماني). توفر هذه الميزات المصممة هندسيًا إشارة أوضح بكثير عن الصحة المالية للشخص من الأرقام الأولية وحدها، مما يؤدي إلى نماذج مخاطر ائتمانية أكثر دقة.
2. الصيانة التنبؤية: في التصنيع، تنتج أجهزة الاستشعار على الآلات تدفقات هائلة من البيانات الأولية مثل الاهتزاز ودرجة الحرارة وسرعة الدوران. للتنبؤ بالأعطال، قد يقوم المهندس بإنشاء ميزات مثل "المتوسط المتداول لدرجة الحرارة على مدار ال 24 ساعة الماضية" أو "الانحراف المعياري للاهتزاز". يمكن لهذه الميزات أن تكشف عن أنماط خفية من التدهور التي تسبق حدوث عطل ميكانيكي، مما يتيح الصيانة الاستباقية ويمنع حدوث أعطال مكلفة.

## هندسة الميزات مقابل المفاهيم ذات الصلة

من المهم التمييز بين هندسة الميزات والمصطلحات ذات الصلة في الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات.

• هندسة الميزات مقابل استخراج الميزات: هندسة الميّزات هي عملية يدوية إلى حد كبير لإنشاء ميزات جديدة بناءً على الحدس والخبرة. عادةً ما يكون استخراج الميزات عملية آلية لتحويل البيانات إلى مجموعة مختصرة من الميزات. في التعلّم العميق، تقوم نماذج مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) باستخراج الميزات تلقائيًا، وتعلم الميزات الهرمية (الحواف والأنسجة والأشكال) من بيانات البكسل الخام دون تدخل بشري.
• هندسة السمات مقابل التضمينات: التضمينات هي شكل متطور ومتعلم من أشكال تمثيل الميزات الشائعة في البرمجة اللغوية العصبية والرؤية الحاسوبية. فبدلاً من إنشاء الميزات يدويًا، يتعلم النموذج متجهًا كثيفًا يلتقط المعنى الدلالي لعنصر ما (مثل كلمة أو صورة). لذلك، فإن التضمينات هي نتيجة لتعلم الميزات آلياً، وليست هندسة يدوية.
• هندسة الميزات مقابل المعالجة المسبقة للبيانات: المعالجة المسبقة للبيانات هي فئة أوسع نطاقًا تتضمن هندسة السمات كإحدى خطواتها الرئيسية. كما تشمل أيضًا مهام أساسية أخرى مثل تنظيف البيانات (معالجة القيم المفقودة والقيم المتطرفة) وإعداد مجموعات البيانات للتدريب.

بينما تعمل البنى الحديثة مثل تلك الموجودة في نماذج Ultralytics YOLO على أتمتة استخراج السمات للمهام القائمة على الصور مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة النماذج، تظل مبادئ هندسة السمات أساسية. يعد فهم كيفية تمثيل البيانات بفعالية أمرًا بالغ الأهمية لتصحيح أخطاء النماذج، وتحسين جودة البيانات، ومعالجة المشاكل المعقدة التي تتضمن الجمع بين البيانات المرئية والبيانات المنظمة. وتوفر منصات مثل Ultralytics HUB أدوات لإدارة دورة الحياة بأكملها، بدءاً من إعداد مجموعة البيانات إلى نشر النموذج.