Funksjonsutvikling og -ekstraksjon

Innen kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) spiller kvaliteten og relevansen til data en avgjørende rolle for suksessen til prediktive modeller.

Hva er funksjonsutvikling?

Definisjon

Funksjonsutvikling er prosessen med å lage nye funksjoner eller transformere eksisterende funksjoner for å forbedre ytelsen til en maskinlæringsmodell. Det innebærer å velge relevant informasjon fra rådata og omforme den til et format som en modell lett kan forstå. Målet er å øke modellens nøyaktighet ved å gi mer meningsfull og relevant informasjon.

Viktigheten av funksjonsutvikling

Suksessen til maskinlæringsmodeller avhenger i stor grad av kvaliteten på funksjonene som brukes til å trene dem. Funksjoner av høy kvalitet kan betydelig forbedre ytelsen og nøyaktigheten til prediktive modeller. Funksjonsutvikling hjelper med å fremheve de viktigste mønstrene og sammenhengene i dataene, slik at maskinlæringsmodellen kan lære mer effektivt.

Teknikker i funksjonsutvikling

1. Funksjonsopprettelse: Kombinere eksisterende funksjoner for å lage nye som gir mer innsikt.
2. Transformasjoner: Bruke matematiske transformasjoner på funksjoner for å fange opp underliggende mønstre bedre.
3. Funksjonsutvelgelse: Velge de mest relevante funksjonene for å redusere dimensjonalitet og forbedre modellens ytelse.
4. Håndtering av manglende data: Imputere manglende verdier for å sikre at datasettet er komplett.
5. Koding av kategoriske variabler: Konvertere kategoriske data til numerisk format.

Eksempel

I et datasett over boligpriser er funksjoner som antall soverom, areal, beliggenhet og alder på eiendommen viktige. Effektiv funksjonsutvikling kan innebære å lage en ny funksjon som “pris per kvadratmeter” for å gi mer nyansert innsikt i eiendomsverdier.

Hva er funksjonsekstraksjon?

Definisjon

Funksjonsekstraksjon er en teknikk for dimensjonsreduksjon som innebærer å transformere rådata til et sett med funksjoner som kan brukes i maskinlæringsmodeller. I motsetning til funksjonsutvikling, som ofte innebærer å lage nye funksjoner, fokuserer funksjonsekstraksjon på å redusere antall funksjoner samtidig som den viktigste informasjonen beholdes.

Viktigheten av funksjonsekstraksjon

Funksjonsekstraksjon er avgjørende for å håndtere store datasett med mange funksjoner. Ved å redusere dimensjonaliteten forenkles modellen, beregningstiden minsker, og man unngår problemer knyttet til høy dimensjonalitet. Denne prosessen sikrer at den mest relevante informasjonen beholdes, slik at modellen blir mer effektiv og presis.

Teknikker i funksjonsekstraksjon

1. Principal Component Analysis (PCA): Reduserer dimensjonaliteten i dataene ved å transformere dem til et sett med ortogonale komponenter.
2. Linear Discriminant Analysis (LDA): Brukes for klassifiseringsoppgaver for å finne det funksjonsrommet som best skiller ulike klasser.
3. Autoencodere: Nevrale nettverk som brukes til å lære komprimerte representasjoner av data.
4. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE): En ikke-lineær teknikk for dimensjonsreduksjon som er nyttig for å visualisere høy-dimensjonale data.

Eksempel

Innen bildebehandling kan funksjonsekstraksjon innebære å bruke konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) for å trekke ut funksjoner som kanter, teksturer og former fra bilder. Disse uttrukne funksjonene brukes så til å trene en maskinlæringsmodell for oppgaver som bildeklassifisering eller objektdeteksjon.