Feature Engineering pre AI: Prevod dát na predikcie

V dnešnej dobe, kedy umelá inteligencia (AI) preniká do všetkých aspektov nášho života, je dôležité pochopiť, ako fungujú algoritmy a procesy, ktoré ich poháňajú. Jednou z kľúčových, no často prehliadaných oblastí je feature engineering – proces transformácie surových dát do formátu, ktorý AI modely dokážu efektívne využiť na predikcie. V tomto článku sa pozrieme na to, čo feature engineering obnáša a prečo je taký dôležitý.

Kľúčové poznatky z videa IBM Technology

Video od IBM Technology s Shadom Griffinom nám predstavuje fascinujúci pohľad do sveta feature engineeringu. Zistili sme, že:

• Feature engineering je kľúčový krok v procese data science: Prevod surových dát na formát pripravený pre AI modely je rovnako dôležitý ako samotné modelovanie a nasadenie.
• Rôzne názvy, rovnaká esencia: Termíny ako feature engineering, ETL (Extract, Transform, Load), data pipelines a data transformation sa v kontexte data science vzájomne prekrývajú a označujú rovnaký proces.
• Dummy variables (one-hot encoding): Technika transformácie kategorických dát na numerické formáty, ktoré AI modely dokážu spracovať.
• Transformácia dát: Použitie matematických funkcií ako logaritmus alebo inverzia pre optimalizáciu modelu.
• Vytváranie nových features: Kombinovanie existujúcich dátových stĺpcov na vytvorenie nových, potenciálne prediktívnejších features.

Čo je to Feature Engineering?

Feature engineering je proces výberu, transformácie a vytvárania vhodných features (vlastností) z surových dát, ktoré maximalizujú výkon AI modelov. Predstavte si to ako prípravu ingrediencií pre recept – aj keď máte najlepší hrniec a najlepšie varovacie techniky, ak použijete nekvalitné alebo nesprávne pripravené suroviny, výsledok nebude ideálny.

V data science je feature engineering často časovo náročnejší proces ako samotné modelovanie. Data scientists musia experimentovať s rôznymi technikami a metódami, aby našli tie najlepšie spôsoby transformácie dát pre konkrétny problém.

Údaje použité na trénovanie významných systémov umelej inteligencie

Techniky Feature Engineeringu: Praktické príklady

Video predstavuje niekoľko bežných techník feature engineeringu:

• Dummy Variables (One-Hot Encoding): Predstavte si, že máte stĺpec s kategorickými hodnotami ako "áno" a "nie". AI modely nemôžu priamo spracovať tieto textové hodnoty. Dummy variables premenia tento stĺpec na dva nové stĺpce: jeden pre "áno" (hodnota 1) a jeden pre "nie" (hodnota 0). Týmto spôsobom sa kategorická informácia preloží do numerickej formy, ktorú model dokáže použiť.
• Transformácie dát: Niekedy môže byť užitočné aplikovať matematické funkcie na existujúce features. Napríklad, ak máte stĺpec s hodnotami, ktoré sú veľmi rozptýlené, použitie logaritmu môže pomôcť znížiť vplyv extrémnych hodnôt a zlepšiť výkon modelu.
• Vytváranie nových features: Data scientists často vytvárajú nové features kombinovaním existujúcich. Napríklad, ak máte stĺpce pre "počet objednávok" a "celkovú tržbu", môžete vytvoriť nový feature "priemerná hodnota objednávky".

Feature Engineering pri práci s textovými dátami (dokumentmi)

Práca s textovými dátami, ako sú dokumenty, si vyžaduje špeciálne techniky. Namiesto toho, aby sa celý dokument vložil do modelu, je často efektívnejšie extrahovať kľúčové informácie:

• Sumarizácia: Použitie jazykových modelov (LLM) na vytvorenie krátkeho súhrnu dokumentu.
• Extrakcia features: Identifikácia a extrahovanie dôležitých entít, ako sú mená osôb, názvy spoločností alebo kľúčové slová.

Prečo je Feature Engineering taký dôležitý?

Feature engineering nie je len o transformácii dát – ide o pochopenie dát a ich vzťahu k problému, ktorý sa snažíme vyriešiť. Dobre navrhnuté features môžu výrazne zlepšiť presnosť a spoľahlivosť AI modelov. Investícia času do feature engineeringu sa takmer vždy vyplatí v podobe lepších výsledkov.

Podiel spoločností využívajúcich technológiu umelej inteligencie

Záver: Budúcnosť Feature Engineeringu

Feature engineering je neustále sa vyvíjajúci obor. S nástupom nových technológií, ako sú automatické machine learning (AutoML) a generatívne AI, sa proces feature engineeringu stáva stále dostupnejším aj pre ľudí bez rozsiahlych znalostí data science. Napriek tomu je dôležité si uvedomiť, že hlboké pochopenie dát a doménového kontextu zostáva kľúčové pre úspešný feature engineering.

Referencie:

• IBM Technology - Feature Engineering for AI: Transforming Raw Data into Predictions: https://www.youtube.com/watch?v=q-z85g4i_9Q
• IBM - Learn more about Feature Engineering: https://ibm.biz/BdexbF

Približne 136 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.68 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.