Tìm hiểu về tầm quan trọng của chia tỷ lệ tính năng bằng AI

Chia tỷ lệ tính năng bằng AI là một bước quan trọng trong quy trình học máy. Nó đảm bảo rằng tất cả các tính năng đều có quy mô tương tự nhau, ngăn chặn bất kỳ tính năng nào chiếm ưu thế trong thuật toán học tập.

• 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

Chia tỷ lệ tính năng bằng AI là một bước quan trọng trong quy trình học máy. Nó đảm bảo rằng tất cả các tính năng đều có quy mô tương tự nhau, ngăn chặn bất kỳ tính năng nào chiếm ưu thế trong thuật toán học tập.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta, cách mạng hóa các ngành công nghiệp khác nhau và giúp công việc hàng ngày của chúng ta trở nên hiệu quả hơn. Học máy, một tập hợp con của AI, đóng một vai trò quan trọng trong việc đào tạo các mô hình để đưa ra dự đoán và quyết định chính xác. Tuy nhiên, để đảm bảo sự thành công của các mô hình này, những người thực hành học máy phải hiểu tầm quan trọng của việc mở rộng quy mô tính năng.

Các ưu điểm của việc chia tỷ lệ tính năng bằng AI

Chia tỷ lệ tính năng, còn được gọi là chuẩn hóa dữ liệu, là một kỹ thuật được sử dụng để chuẩn hóa phạm vi tính năng hoặc biến trong tập dữ liệu. Nó liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu để nó nằm trong một phạm vi cụ thể, thường là từ 0 đến 1 hoặc -1 và 1. Quá trình này rất cần thiết vì nó giúp đưa tất cả các tính năng về một tỷ lệ tương tự, ngăn không cho bất kỳ tính năng nào chiếm ưu thế trong thuật toán học tập .

Hỗ trợ dự đoán

Một trong những lý do chính tại sao việc chia tỷ lệ tính năng bằng AI lại quan trọng là vì nhiều thuật toán học máy rất nhạy cảm với tỷ lệ của các tính năng đầu vào. Khi các đối tượng có tỷ lệ khác nhau, các thuật toán dựa trên tính toán khoảng cách, chẳng hạn như k hàng xóm gần nhất hoặc máy vectơ hỗ trợ, có thể bị ảnh hưởng nặng nề bởi các đối tượng có tỷ lệ lớn hơn. Điều này có thể dẫn đến những dự đoán sai lệch và kết quả không chính xác.

Hãy xem xét một tập dữ liệu có hai đặc điểm: tuổi và thu nhập. Đặc tính tuổi dao động từ 0 đến 100, trong khi đặc tính thu nhập dao động từ 0 đến 100.000. Nếu chúng ta áp dụng thuật toán học máy mà không chia tỷ lệ tính năng, thì tính năng thu nhập sẽ có tác động lớn hơn nhiều đến dự đoán của mô hình do quy mô lớn hơn của nó. Điều này có thể dẫn đến kết quả sai lệch vì đặc điểm tuổi tác sẽ bị lu mờ bởi đặc điểm thu nhập.

Tăng tốc độ hội tụ của thuật toán

Chia tỷ lệ tính năng cũng giúp tăng tốc độ hội tụ của các thuật toán tối ưu hóa dựa trên độ dốc, chẳng hạn như giảm độ dốc. Các thuật toán này hoạt động bằng cách cập nhật lặp đi lặp lại các tham số của mô hình để giảm thiểu sai số giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế. Khi các đối tượng có tỷ lệ khác nhau, quá trình tối ưu hóa có thể mất nhiều thời gian hơn để hội tụ vì thuật toán phải điều hướng qua các tỷ lệ khác nhau để tìm ra giải pháp tối ưu.

Cải thiện hiệu suất

Hơn nữa, việc chia tỷ lệ tính năng bằng AI có thể cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy dựa trên tính toán khoảng cách hoặc các biện pháp tương tự. Ví dụ: các thuật toán phân cụm, chẳng hạn như k-mean, nhóm các điểm dữ liệu dựa trên sự giống nhau của chúng. Nếu các đối tượng có tỷ lệ khác nhau, khoảng cách giữa các điểm dữ liệu có thể bị sai lệch, dẫn đến kết quả phân cụm không chính xác. Bằng cách chia tỷ lệ các đặc điểm, thuật toán có thể đo lường chính xác mức độ tương tự giữa các điểm dữ liệu và tạo ra các cụm đáng tin cậy hơn.

Có một số phương pháp để chia tỷ lệ đối tượng, bao gồm tỷ lệ và tiêu chuẩn hóa tối thiểu-tối đa. Tỷ lệ tối thiểu-tối đa chuyển đổi dữ liệu thành một phạm vi cụ thể, chẳng hạn như từ 0 đến 1, bằng cách trừ giá trị tối thiểu và chia cho phạm vi đó. Mặt khác, tiêu chuẩn hóa biến đổi dữ liệu thành giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1 bằng cách trừ giá trị trung bình và chia cho độ lệch chuẩn.

Kết luận

Tóm lại, chia tỷ lệ tính năng bằng AI là một bước quan trọng trong quy trình học máy. Nó đảm bảo rằng tất cả các tính năng đều có quy mô tương tự nhau, ngăn chặn bất kỳ tính năng nào chiếm ưu thế trong thuật toán học tập. Bằng cách tiêu chuẩn hóa phạm vi tính năng, những người thực hành học máy có thể cải thiện độ chính xác và hiệu suất của các mô hình của họ. Cho dù đó là nhằm ngăn chặn sự sai lệch trong dự đoán hay tăng tốc các thuật toán tối ưu hóa, thì việc chia tỷ lệ tính năng là một kỹ thuật cần phải biết đối với những người thực hành AI.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/the-ins-and-outs-of-ai-feature-scaling-a-must-know-for-machine-learning-practitioners/)

Tin liên quan:

• Tìm hiểu về học tăng cường nghịch đảo (Inverse Reinforcement Learning)
• Vai trò của Cơ sở dữ liệu đồ thị AI trong khoa học và phân tích dữ liệu
• 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)
• Vai trò của AI trong quản lý tiêu thụ năng lượng tại các tòa nhà
• AI và hệ thống lưu trữ dữ liệu: Cơ hội cho các doanh nghiệp
• Vai trò của học máy trong thiết kế CAD
• Vai trò của AI trong tăng cường chăm sóc người cao tuổi
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI
• Tác động của AI trong quản lý kế hoạch dinh dưỡng cá nhân
• Tìm hiểu về Điện toán phân tán AI