Раскрытие информации: значение извлечения признаков при обучении моделей

Каждый день мы слышим и видим, как искусственный интеллект и машинное обучение меняют динамику мира, но задумывались ли вы когда-нибудь о том, что нужно для создания таких выдающихся моделей? Одним из важнейших методов, который часто упускают из виду, но который имеет решающее значение для успеха в обширной области машинного обучения, является извлечение признаков. Искусство извлечения полезной информации из необработанных данных лежит в основе извлечения признаков. Это похоже на превращение необработанных данных из необработанного алмаза в отполированный драгоценный камень, который можно легко использовать для обучения сложных моделей машинного обучения.

Подумайте о ситуации, когда вы строите дом в реальной жизни. Дерево, цемент и кирпичи, из которых состоит ваша строительная площадка, — это необработанные данные. Однако тщательно спланированные и точно измеренные строительные блоки, из которых сформируется ваша конструкция, являются особенностями. Ваши алгоритмы машинного обучения улавливают суть данных, делая их более управляемыми и ценными.

Сложность цифрового мира, в котором мы живем сегодня, делает извлечение признаков важным. Модели машинного обучения могут легко перегрузиться многомерными, зашумленными и нерелевантными наборами данных, что затрудняет обнаружение закономерностей, экстраполяцию примеров или эффективную работу. Эти модели могут затеряться в пустыне данных без извлечения признаков и невозможности понять данные. Алгоритмы машинного обучения могут концентрироваться на информации в своих данных, которая действительно важна благодаря извлечению признаков, которые служат светом в этом темном месте. Вы можете уменьшить размеры, улучшить соотношение сигнал/шум и, в конечном итоге, открыть дверь для более точных и эффективных моделей машинного обучения, тщательно выбирая, манипулируя и проектируя функции. Тщательно выбирая, преобразуя и проектируя функции, вы можете уменьшить размеры, улучшают соотношение сигнал/шум и, в конечном итоге, открывают путь к более точным и эффективным моделям машинного обучения.

Что такое функции и почему они важны?

В контексте данных и машинного обучения функции напоминают фундаментальные знания. Вот точные характеристики или свойства ваших данных, которые вы используете для управления моделью машинного обучения. При работе с данными для машинного обучения функции можно сравнить с наиболее важными частями головоломки. Когда вы готовите, считайте их основными ингредиентами. В зависимости от типа данных, с которыми вы имеете дело, функции могут представлять различные вещи, включая слова, числа или категории. Возраст, температура и слова в тексте являются примерами особенностей данных.

Что делает функции такими важными? Представьте, что вы хотите приготовить чашку чая, но у вас нет молока и чайных листьев. Вы не сможете производить чай, если в нем нет этих необходимых компонентов (особенностей). Теперь представьте, что у вас много ингредиентов, некоторые из которых вам не нужны. Это как если бы на вашей кухне было слишком много вещей. А если вы смешаете похожие ингредиенты, например соль и сахар, вы можете случайно испортить чай. Вот почему при работе с данными важно иметь только те функции, которые вам нужны, и ничего лишнего.

Проблемы и проблемы со слишком большим объемом данных

Данные помогают изменить то, как все работает, и являются отличным источником информации, но в то же время часто возникают проблемы из-за их огромного объема, изменчивости и отсутствия структуры.

Данные могут быть разных типов и форматов. Это могут быть большие данные, которые являются исключительно большими, сложными и быстрорастущими. Работа с большими данными похожа на попытку черпать знания из пожарного шланга. Извлечение признаков играет решающую роль в укрощении этого гиганта данных. Это похоже на сито, которое отфильтровывает самые ценные капли информации, делая ее удобоваримой и полезной для анализа.

Помимо большого объема данных, у нас также есть данные без схемы. Данные без схемы подобны мозаике, части которой не совсем четко соединяются друг с другом; он отличается от структурированных данных, которые имеют четко определенные таблицы и связи. Могут быть включены неструктурированный текст, показания датчиков, аудио- и видеоданные. Данные без схемы не имеют заранее определенной структуры, что затрудняет использование традиционных методов анализа. Это похоже на попытку собрать пазл из частей разной формы без картинки, которая могла бы служить подсказкой. Сложность данных создает проблемы для их организации и понимания. Например, аудио- и видеоданные создают особые трудности. Эти форматы данных содержат много содержания, но поскольку они неструктурированы, их может быть сложно обрабатывать. Извлечение значимой информации из аудио и видео требует специальных методов, подобных расшифровке иностранного языка или интерпретации изобразительного искусства.

Способы извлечения необходимых функций из данных

Давайте теперь рассмотрим несколько методов извлечения функций из данных. Рассматривайте эти методы как инструменты в своем наборе инструментов для анализа данных, каждый из которых имеет особый способ упрощения и улучшения ваших данных.

Анализ главных компонентов:

Анализ главных компонентов, или PCA, — это метод уменьшения количества измерений в больших наборах данных путем сжатия большого набора переменных в меньший набор, который сохраняет большую часть информации из большого набора. Это сравнимо с умелой упаковкой высокой стопки книг на меньшую и более удобную полку. Благодаря этому вам удастся сжать данные, сохранив при этом наиболее важную информацию. С вашим набором данных будет проще работать, если вы используете PCA, который поможет вам сконцентрироваться на его наиболее важных функциях.

Разложение по сингулярным значениям:

Разложение по сингулярным значениям матрицы (SVD) представляет собой факторизацию на три разные матрицы. Он сообщает важные геометрические и теоретические идеи относительно линейных преобразований и имеет несколько интригующих алгебраических характеристик. Он также имеет несколько важных применений в науке о данных. СВД – еще одна эффективная методика. Рассматривайте каждую свою книгу как главу в книге. СВД — это как разбить книгу на отдельные главы, каждая из которых может рассказать свою особую историю. Таким образом ваши данные будут разделены на более управляемые фрагменты, что упростит их обработку и анализ. Сюжет книги объясняется по главам, точно так же, как SVD делает то же самое с вашими данными.

Особенности проектирования:

Процесс выбора и преобразования наиболее подходящих переменных из необработанных данных при разработке прогнозной модели с использованием машинного обучения или статистического моделирования известен как разработка признаков. Процедуры предварительной обработки, которые превращают необработанные данные в функции, которые можно использовать в алгоритмах машинного обучения, таких как прогнозирующие модели, известны как конвейер разработки функций. Наиболее выгодные переменные-предсказатели создаются и выбираются для прогнозной модели в процессе разработки признаков. Прогнозирующие модели состоят из переменной результата и переменных-предикторов. В некоторых приложениях машинного обучения автоматизированная разработка функций доступна с 2016 года. Создание функций, преобразование, извлечение функций и выбор функций — это четыре ключевых процесса разработки функций в машинном обучении.

Проблемы, с которыми сталкиваются при извлечении функций, и что следует иметь в виду:

Извлечение признаков может быть сложным и важным шагом в процессе машинного обучения. В этом разделе вашей статьи рассматриваются проблемы, возникающие на этом этапе, и даются рекомендации о том, как эффективно с ними справляться.

Когда важные характеристики смешиваются с неточной или нерелевантной информацией, одной из обычных проблем становится работа с зашумленными данными. Чтобы решить эту проблему, крайне важно провести тщательную предварительную обработку данных, которая может повлечь за собой очистку, фильтрацию или вменение пропущенных значений.
Большие размерности могут затруднить вычисления и увеличить риск переобучения. Крайне важно найти баланс между сохранением нужного количества функций для полного представления данных и сокращением размеров, чтобы сохранить простоту модели. Как уже было указано, в этой ситуации могут быть полезны такие методы, как PCA и SVD.

Искусство выбора правильных функций. Вы должны выбрать детали, которые поучительны и имеют отношение к вашей проблеме. Различные алгоритмы выбора функций могут помочь определить, какие функции являются наиболее ценными. Когда модель изучает шум в данных, а не лежащие в ее основе закономерности, происходит переобучение. Чрезмерное создание функций или использование слишком сложных моделей могут усугубить эту проблему. Методы регуляризации могут уменьшить переобучение. В некоторых случаях крайне важно гарантировать, что извлеченные функции можно понять. Сложные модели «черного ящика» может быть трудно понять или поверить в них. Функции, которые легче понять, можно создать с помощью проектирования функций. Классовый дисбаланс может быть проблематичным при классификации работ. Чтобы предотвратить необоснованное предвзятое отношение вашей модели к классу меньшинства, извлекаемые функции должны отдавать предпочтение классу большинства.

Советы по улучшению извлечения функций:

Знание предметной области. Хороший инструмент извлечения признаков – это глубокое понимание предметной области, в которой вы работаете. Знание конкретной предметной области может помочь вам выбрать или разработать функции, которые наиболее актуальны для текущей проблемы.
Методы визуализации. Визуализация данных — важнейший инструмент для изучения и понимания ваших данных. Такие методы, как корреляционные матрицы, диаграммы рассеяния и гистограммы, можно использовать для выделения возможных возможностей разработки функций и выявления корреляций между функциями.

Масштабирование функций.При использовании алгоритмов, которые зависят от метрик расстояния, таких как кластеризация K-средних или оптимизация на основе градиента в нейронных сетях, можно масштабировать функции до общего диапазона (например, от 0 до 1). быть существенным.
Оценки релевантности функций предоставляются некоторыми алгоритмами машинного обучения. Используя эти оценки, вы можете определить, какие функции оказывают наибольшее влияние на производительность вашей модели.
Перекрестная проверка: методы перекрестной проверки можно использовать для оценки успешности извлечения функций. стратегии и убедитесь, что производительность вашей модели надежна.
Автоматический выбор функций: Чтобы найти характеристики, наиболее подходящие для вашей конкретной проблемы, подумайте об использовании методов автоматического выбора функций, таких как рекурсивный. Устранение функций (RFE) или SelectKBest.

Вывод:

В заключение, улучшенные функции машинного обучения приводят к экономии ресурсов и более эффективному обучению модели. Функции улучшают производительность модели, уменьшают необходимость подгонки и упрощают сложные данные. Используя методы визуализации и знания предметной области, можно решить такие проблемы, как зашумленные данные. Концентрируясь на качестве функций, мы делаем машинное обучение более эффективным и действенным, гарантируя, что модели хорошо обучаются, быстро сходятся и используют меньше вычислительных ресурсов.