هندسة الميزات

هندسة الميزات هي عملية استخدام معرفة المجال لاختيار وإنشاء وتحويل البيانات الأولية إلى ميزات تمثل المشكلة الأساسية بشكل أفضل للنماذج التنبؤية. إنها خطوة حاسمة وغالبًا ما تستغرق وقتًا طويلاً في مسار التعلم الآلي (ML)، حيث أن جودة الميزات تؤثر بشكل مباشر على الأداء و دقة النموذج الناتج. يمكن أن تكون هندسة الميزات الفعالة هي الفرق بين نموذج متواضع ونموذج عالي الدقة، وغالبًا ما تحقق مكاسب أداء أكبر من اختيار خوارزمية مختلفة أو ضبط المعلمات الفائقة المكثف.

## عملية هندسة الميزات

هندسة الميزات هي فن وعلم في آن واحد، فهي تمزج بين الخبرة في المجال والتقنيات الرياضية. يمكن تقسيم هذه العملية إلى عدة أنشطة شائعة، تتم إدارتها غالبًا باستخدام مكتبات مثل وحدة المعالجة المسبقة في scikit-learn أو أدوات متخصصة في هندسة 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 تغيير حجم الميزات الرقمية، وتطبيق تحويلات لوغاريتمية للتعامل مع البيانات المنحرفة، أو استخدام تقنيات مثل التجميع (binning) لتجميع الأرقام في فئات.
• الترميز: لا تستطيع العديد من نماذج تعلم الآلة التعامل مع البيانات الفئوية مباشرةً. يتضمن الترميز تحويل الفئات النصية إلى تمثيلات رقمية. تتضمن الطرق الشائعة الترميز الساخن الأحادي، حيث يتم تحويل كل قيمة فئة إلى عمود ثنائي جديد، وترميز التسمية.
• تحديد الميزات: ليست كل الميزات مفيدة. قد يكون بعضها زائدًا أو غير ذي صلة، مما يؤدي إلى إدخال ضوضاء يمكن أن تؤدي إلى التجاوز. يهدف تحديد الميزات إلى اختيار مجموعة فرعية من الميزات الأكثر صلة لتحسين أداء النموذج وتقليل التكلفة الحسابية.

## تطبيقات العالم الحقيقي

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

1. التصنيف الائتماني: في مجال التمويل، قد تتضمن بيانات العملاء الأولية الدخل والعمر والتاريخ الائتماني. قد يقوم مهندس الميزات بإنشاء 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 المهندسة إشارة أوضح بكثير عن الصحة المالية للشخص من الأرقام الأولية وحدها، مما يؤدي إلى نماذج أكثر دقة لمخاطر الائتمان.
2. الصيانة التنبؤية: في التصنيع، تنتج المستشعرات الموجودة على الآلات تدفقات هائلة من البيانات الأولية مثل الاهتزاز ودرجة الحرارة وسرعة الدوران. للتنبؤ بالفشل، قد يقوم المهندس بإنشاء ميزات مثل "المتوسط المتحرك لدرجة الحرارة على مدار الـ 24 ساعة الماضية" أو "الانحراف المعياري للاهتزاز". يمكن أن تكشف هذه الميزات عن أنماط دقيقة من التدهور تسبق الفشل الميكانيكي، مما يتيح الصيانة الاستباقية ويمنع وقت التوقف المكلف.

## 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 الميزات هي عملية يدوية إلى حد كبير لإنشاء ميزات جديدة بناءً على الحدس والخبرة. استخراج الميزات هو عادةً عملية آلية لتحويل البيانات إلى مجموعة مخفضة من الميزات. في التعلم العميق، تقوم نماذج مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) تلقائيًا بإجراء استخراج الميزات، وتعلم الميزات الهرمية (الحواف، والقوام، والأشكال) من بيانات البكسل الأولية دون تدخل بشري.
• هندسة الميزات مقابل التضمينات: التضمينات هي شكل متطور ومتعلم من تمثيل الميزات الشائعة في معالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية. بدلاً من إنشاء الميزات يدويًا، يتعلم النموذج متجهًا كثيفًا يلتقط المعنى الدلالي لعنصر ما (مثل كلمة أو صورة). لذلك، فإن التضمينات هي نتيجة لتعلم الميزات الآلي، وليست هندسة يدوية.
• هندسة الميزات مقابل المعالجة المسبقة للبيانات: المعالجة المسبقة للبيانات هي فئة أوسع تشمل هندسة الميزات كإحدى خطواتها الرئيسية. وهي تشمل أيضًا مهام أساسية أخرى مثل تنظيف البيانات (التعامل مع القيم المتطرفة والمفقودة) وإعداد مجموعات البيانات للتدريب.

في حين أن الهياكل الحديثة مثل تلك الموجودة في نماذج Ultralytics YOLO تعمل على أتمتة استخراج الميزات لمهام قائمة على الصور مثل اكتشاف الأجسام وتقسيم المثيلات، تظل مبادئ هندسة الميزات أساسية. يعد فهم كيفية تمثيل البيانات بشكل فعال أمرًا بالغ الأهمية لتصحيح أخطاء النماذج وتحسين جودة البيانات ومعالجة المشكلات المعقدة التي تتضمن الجمع بين البيانات المرئية والبيانات المنظمة. توفر منصات مثل Ultralytics HUB أدوات لإدارة دورة الحياة بأكملها، بدءًا من إعداد مجموعة البيانات وحتى نشر النموذج.