Vai trò của Kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy

Kỹ thuật tính năng AI là yếu tố thay đổi cuộc chơi cho các ứng dụng học máy. Đây là một bước quan trọng liên quan đến việc lựa chọn, chuyển đổi và tạo các tính năng từ dữ liệu thô để cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị

Kỹ thuật tính năng AI là yếu tố thay đổi cuộc chơi cho các ứng dụng học máy. Đây là một bước quan trọng liên quan đến việc lựa chọn, chuyển đổi và tạo các tính năng từ dữ liệu thô để cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã cách mạng hóa các ngành công nghiệp khác nhau và các ứng dụng học máy ngày càng trở nên phổ biến trong thế giới ngày nay. Một khía cạnh quan trọng của học máy là kỹ thuật tính năng, đóng vai trò then chốt trong sự thành công của thuật toán AI. Kỹ thuật tính năng bao gồm việc lựa chọn, chuyển đổi và tạo các tính năng từ dữ liệu thô để cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy. Bài viết này sẽ đi sâu vào tầm quan trọng của kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy và cách nó hoạt động như một yếu tố thay đổi cuộc chơi.

Vai trò của Kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy

Kỹ thuật tính năng là quá trình trích xuất thông tin liên quan từ dữ liệu thô để tạo ra các tính năng thể hiện tốt nhất các mẫu và mối quan hệ cơ bản. Đây là một bước quan trọng trong học máy vì chất lượng và mức độ liên quan của các tính năng ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác và hiệu suất của các mô hình. Bằng cách lựa chọn cẩn thận và kỹ thuật các tính năng, thuật toán học máy có thể hiểu dữ liệu tốt hơn và đưa ra dự đoán hoặc phân loại chính xác hơn.

Giảm chiều dữ liệu

Một trong những lý do chính tại sao Kỹ thuật tính năng AI lại quan trọng là vì nó giúp giảm tính chiều của dữ liệu. Trong nhiều ứng dụng trong thế giới thực, bộ dữ liệu có thể lớn và phức tạp, chứa nhiều biến. Tuy nhiên, không phải tất cả các biến đều đóng góp như nhau vào khả năng dự đoán của mô hình. Kỹ thuật tính năng cho phép chúng ta xác định và chọn các tính năng phù hợp nhất, từ đó giảm chiều dữ liệu và cải thiện hiệu quả tính toán.

Khá phá mẫu

Hơn nữa, Kỹ thuật tính năng AI cho phép khám phá các mẫu và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu. Bằng cách chuyển đổi và kết hợp các tính năng hiện có hoặc tạo các tính năng mới, chúng tôi có thể khám phá những hiểu biết có giá trị chưa rõ ràng trong dữ liệu thô. Ví dụ: trong mô hình dự đoán tỷ lệ rời bỏ khách hàng, kỹ thuật tính năng có thể liên quan đến việc tạo một tính năng mới thể hiện số lượng cuộc gọi dịch vụ khách hàng trung bình mỗi tháng. Tính năng mới này có thể tiết lộ mối tương quan chặt chẽ giữa tương tác dịch vụ khách hàng và tình trạng rời bỏ dịch vụ, cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị cho doanh nghiệp.

Giảm tác động của dữ liệu thiếu hụt

Hơn nữa, Kỹ thuật tính năng AI giúp giảm thiểu tác động của dữ liệu bị thiếu hoặc nhiễu. Các bộ dữ liệu trong thế giới thực thường chứa nhiều giá trị bị thiếu hoặc các giá trị ngoại lệ, điều này có thể ảnh hưởng xấu đến hiệu suất của các mô hình học máy. Các kỹ thuật đặc trưng như tính toán hoặc phát hiện ngoại lệ có thể giúp giải quyết những vấn đề này và cải thiện độ tin cậy của mô hình.

Diễn giải mô hình

Một ưu điểm đáng kể khác của kỹ thuật tính năng AI là nó cho phép mô hình diễn giải tốt hơn. Mặc dù các thuật toán học máy phức tạp như học sâu có thể đạt được độ chính xác ấn tượng nhưng chúng thường thiếu khả năng diễn giải. Kỹ thuật tính năng AI có thể giúp thu hẹp khoảng cách này bằng cách tạo ra các tính năng dễ hiểu và dễ hiểu hơn đối với con người. Ví dụ: trong mô hình chẩn đoán y tế, việc tạo ra các đặc điểm thể hiện sự hiện diện hay vắng mặt của các triệu chứng cụ thể có thể giúp bác sĩ hiểu được lý do đằng sau những dự đoán của mô hình.

Kết luận

Tóm lại, kỹ thuật tính năng AI là yếu tố thay đổi cuộc chơi cho các ứng dụng học máy. Đây là một bước quan trọng liên quan đến việc lựa chọn, chuyển đổi và tạo các tính năng từ dữ liệu thô để cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy. Kỹ thuật tính năng làm giảm tính chiều, phát hiện các mẫu ẩn, giảm thiểu tác động của dữ liệu bị thiếu hoặc nhiễu và tăng cường khả năng diễn giải. Bằng cách đầu tư thời gian và công sức vào kỹ thuật tính năng, các tổ chức có thể cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu quả của các ứng dụng học máy của họ. Khi AI tiếp tục phát triển, kỹ thuật tính năng sẽ vẫn là một thành phần quan trọng trong việc khai thác toàn bộ tiềm năng của thuật toán học máy.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/ai-feature-engineering-a-game-changer-for-machine-learning-applications/)

Tin liên quan:

• AI và hệ thống lưu trữ dữ liệu: Cơ hội cho các doanh nghiệp
• Tận dụng Predictive Analytics (Phân tích Dự đoán) để cải thiện kết quả học tập
• Khám phá sức mạnh của việc kết hợp AI và khoa học dữ liệu
  
• Giới thiệu về AI Học xếp hạng (AI Learning to Rank)
• AI Docker trong học máy: Chia sẻ khả năng tiếp cận các công nghệ tiên tiến
• Vai trò của Cơ sở dữ liệu đồ thị AI trong khoa học và phân tích dữ liệu
• Tầm quan trọng của việc ghi nhãn dữ liệu AI trong học máy
• Vai trò của AI trong tăng cường chăm sóc người cao tuổi
• Vai trò của trí tuệ nhân tạo AI trong khám phá thuốc
• Tác động của AI trong phân tích xu hướng văn hóa
• Vai trò của AI trong quản lý tiêu thụ năng lượng tại các tòa nhà