Q:
لماذا يعد اختيار الميزة مهمًا للغاية في التعلم الآلي؟
أ:يعد اختيار الميزة أمرًا مهمًا للغاية في التعلم الآلي نظرًا لأنه يعمل كطريقة أساسية لتوجيه استخدام المتغيرات إلى ما هو أكثر كفاءة وفعالية لنظام تعلّم آلي معين.
يتحدث الخبراء عن كيفية عمل اختيار الميزات واستخراج الميزات لتقليل لعنة الأبعاد أو المساعدة في التعامل مع عمليات التجاوز - هذه طرق مختلفة لمعالجة فكرة النمذجة المعقدة للغاية.
| تحميل مجاني: تعلم الآلة ولماذا يهم |
هناك طريقة أخرى للقول أن اختيار الميزات يساعد في تزويد المطورين بالأدوات اللازمة لاستخدام البيانات الأكثر صلة ومفيدة فقط في مجموعات التدريب على التعلم الآلي ، مما يقلل التكاليف وحجم البيانات بشكل كبير.
مثال على ذلك هو فكرة قياس شكل معقد على نطاق واسع. أثناء قياس البرنامج ، يحدد عددًا أكبر من نقاط البيانات ويصبح النظام أكثر تعقيدًا. لكن الشكل المعقد ليس مجموعة البيانات النموذجية التي يستخدمها نظام التعلم الآلي. قد تستخدم هذه الأنظمة مجموعات بيانات ذات مستويات متباينة من التباين بين المتغيرات المختلفة. على سبيل المثال ، في تصنيف الأنواع ، يمكن للمهندسين استخدام اختيار الميزات فقط لدراسة المتغيرات التي ستمنحهم النتائج الأكثر استهدافًا. إذا كان لكل حيوان في الرسم البياني نفس عدد العيون أو الساقين ، فقد تتم إزالة تلك البيانات ، أو قد يتم استخراج نقاط بيانات أخرى أكثر صلة.
اختيار الميزات هو العملية التمييزية التي يوجه بها المهندسون أنظمة تعلم الآلة نحو الهدف. بالإضافة إلى فكرة إزالة التعقيد من الأنظمة على نطاق واسع ، يمكن أن يكون اختيار الميزات مفيدًا أيضًا في تحسين جوانب ما يسميه الخبراء "مقايضة التباين في الانحياز" في التعلم الآلي.
الأسباب التي تجعل اختيار الميزة في التحيز وتحليل التباين أكثر تعقيدًا. تعمل دراسة من جامعة كورنيل حول اختيار الميزات وتباين التحيز والتعبئة على توضيح كيف تساعد مشاريع اختيار الميزات.
وفقًا للمؤلفين ، فإن الورقة "تدرس الآلية التي من خلالها يحسن اختيار الميزة دقة التعلم الخاضع للإشراف."
تنص الدراسة كذلك:
يشير تحليل التحيز / التباين التجريبي مع تقدم اختيار الميزة إلى أن مجموعة الميزات الأكثر دقة تتوافق مع أفضل نقطة تبادل للتحيز التبايني لخوارزمية التعلم.
عند مناقشة استخدام الصلة القوية أو الضعيفة ، يتحدث الكتاب عن اختيار الميزة على أنها "طريقة لتقليل التباين" - وهذا منطقي عندما تفكر في التباين كمبلغ التباين في متغير معين بشكل أساسي. إذا لم يكن هناك تباين ، فقد تكون نقطة أو صفيف البيانات عديمة الفائدة بشكل أساسي. إذا كان هناك تباين كبير للغاية ، فقد ينتقل إلى ما قد يعتبره المهندسون "ضوضاء" أو نتائج تعسفية غير ذات صلة يصعب على نظام التعلم الآلي إدارتها.
في ضوء ذلك ، يعد اختيار الميزات جزءًا أساسيًا من التصميم في التعلم الآلي.
