Kỹ thuật tính năng

Kỹ thuật đặc trưng là quá trình sử dụng kiến thức chuyên môn để lựa chọn, tạo và chuyển đổi dữ liệu thô thành các đặc trưng thể hiện tốt hơn vấn đề cơ bản cho các mô hình dự đoán. Đây là một bước quan trọng và thường tốn thời gian trong quy trình học máy (ML) , vì chất lượng của các đặc trưng ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và độ chính xác của mô hình kết quả. Kỹ thuật đặc trưng hiệu quả có thể tạo nên sự khác biệt giữa một mô hình tầm thường và một mô hình có độ chính xác cao, thường mang lại hiệu suất cải thiện đáng kể hơn so với việc lựa chọn một thuật toán khác hoặc điều chỉnh siêu tham số mở rộng.

## Quy trình thiết kế tính năng

Kỹ thuật tính năng vừa là nghệ thuật vừa là khoa học, kết hợp chuyên môn thực tiễn với các kỹ thuật toán học. Quy trình này có thể được chia thành nhiều hoạt động chung, thường được quản lý bằng các thư viện như mô-đun tiền xử lý của scikit-learn hoặc các công cụ chuyên dụng để tự động hóa kỹ thuật tính năng .

• Tạo tính năng: Điều này liên quan đến việc tạo các tính năng mới từ các tính năng hiện có. Ví dụ: trong tập dữ liệu bán lẻ, bạn có thể trừ "ngày mua hàng" khỏi ngày "khách hàng mua hàng từ" để tạo ra tính năng "thời gian trung thành của khách hàng". Trong phân tích chuỗi thời gian, bạn có thể suy ra các tính năng như đường trung bình động hoặc tính thời vụ từ dấu thời gian.
• Biến đổi: Dữ liệu thô thường cần được biến đổi để đáp ứng các giả định của thuật toán học máy. Điều này bao gồm việc chia tỷ lệ các đặc điểm số, áp dụng các phép biến đổi logarit để xử lý dữ liệu bị lệch hoặc sử dụng các kỹ thuật như phân loại để nhóm các số vào các danh mục.
• Mã hóa: Nhiều mô hình ML không thể xử lý trực tiếp dữ liệu phân loại. Mã hóa liên quan đến việc chuyển đổi các danh mục dạng văn bản thành biểu diễn số. Các phương pháp phổ biến bao gồm mã hóa one-hot, trong đó mỗi giá trị danh mục được chuyển đổi thành một cột nhị phân mới, và mã hóa nhãn.
• Lựa chọn tính năng: Không phải tất cả các tính năng đều hữu ích. Một số tính năng có thể dư thừa hoặc không liên quan, gây nhiễu và có thể dẫn đến quá khớp . Lựa chọn tính năng nhằm mục đích chọn một tập hợp con các tính năng phù hợp nhất để cải thiện hiệu suất mô hình và giảm chi phí tính toán.

## Ứng dụng trong thế giới thực

Tác động của kỹ thuật tính năng thể hiện rõ ràng trong nhiều ngành công nghiệp. Hiệu quả của nó thường phụ thuộc vào kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực để tạo ra các tính năng thực sự nắm bắt được các tín hiệu dự đoán.

1. Chấm điểm tín dụng: Trong tài chính, dữ liệu thô của khách hàng có thể bao gồm thu nhập, độ tuổi và lịch sử vay nợ. Một kỹ sư tính năng có thể tạo ra các biến mới như "tỷ lệ nợ trên thu nhập" (chia tổng nợ cho tổng thu nhập) hoặc "sử dụng tín dụng" (chia số dư thẻ tín dụng cho hạn mức tín dụng). Những tính năng được thiết kế này cung cấp tín hiệu rõ ràng hơn nhiều về tình hình tài chính của một người so với chỉ riêng các số liệu thô, dẫn đến các mô hình rủi ro tín dụng chính xác hơn.
2. Bảo trì Dự đoán: Trong sản xuất , các cảm biến trên máy móc tạo ra luồng dữ liệu thô khổng lồ như độ rung, nhiệt độ và tốc độ quay. Để dự đoán sự cố, kỹ sư có thể tạo ra các tính năng như "nhiệt độ trung bình động trong 24 giờ qua" hoặc "độ lệch chuẩn của độ rung". Những tính năng này có thể tiết lộ các mô hình suy giảm tinh vi trước khi xảy ra sự cố cơ học, cho phép bảo trì chủ động và ngăn ngừa thời gian ngừng hoạt động tốn kém.

## Kỹ thuật tính năng so với các khái niệm liên quan

Điều quan trọng là phải phân biệt kỹ thuật tính năng với các thuật ngữ liên quan trong AI và khoa học dữ liệu.

• Kỹ thuật tính năng so với Trích xuất tính năng : Kỹ thuật tính năng phần lớn là một quy trình thủ công để tạo ra các tính năng mới dựa trên trực giác và chuyên môn. Trích xuất tính năng thường là một quy trình tự động chuyển đổi dữ liệu thành một tập hợp các tính năng được rút gọn. Trong học sâu , các mô hình như Mạng nơ-ron tích chập (CNN) tự động thực hiện trích xuất tính năng, học các tính năng phân cấp (cạnh, kết cấu, hình dạng) từ dữ liệu pixel thô mà không cần sự can thiệp của con người.
• Kỹ thuật tính năng so với nhúng : Nhúng là một hình thức biểu diễn tính năng phức tạp, được học, phổ biến trong NLP và thị giác máy tính. Thay vì tạo các tính năng thủ công, mô hình học một vectơ đặc trưng để nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa của một mục (như một từ hoặc hình ảnh). Do đó, nhúng là kết quả của việc học tính năng tự động, chứ không phải kỹ thuật thủ công.
• Kỹ thuật tính năng so với Tiền xử lý dữ liệu : Tiền xử lý dữ liệu là một phạm trù rộng hơn, bao gồm kỹ thuật tính năng là một trong những bước chính. Nó cũng bao gồm các nhiệm vụ thiết yếu khác như làm sạch dữ liệu (xử lý các giá trị bị thiếu và giá trị ngoại lai) và chuẩn bị tập dữ liệu để huấn luyện.

Trong khi các kiến trúc hiện đại như trong các mô hình Ultralytics YOLO tự động hóa việc trích xuất đặc trưng cho các tác vụ dựa trên hình ảnh như phát hiện đối tượng và phân đoạn thực thể , các nguyên tắc của kỹ thuật đặc trưng vẫn là nền tảng cơ bản. Việc hiểu cách biểu diễn dữ liệu hiệu quả là rất quan trọng để gỡ lỗi mô hình, cải thiện chất lượng dữ liệu và giải quyết các vấn đề phức tạp liên quan đến việc kết hợp dữ liệu trực quan với dữ liệu có cấu trúc. Các nền tảng như Ultralytics HUB cung cấp các công cụ để quản lý toàn bộ vòng đời này, từ chuẩn bị tập dữ liệu đến triển khai mô hình .