Το feature learning είναι μια θεμελιώδης έννοια στη μηχανική μάθηση και στην τεχνητή νοημοσύνη, μιας και επιτρέπει στα συστήματα AI να προσαρμόζονται και να μαθαίνουν από το περιβάλλον τους, ενισχύοντας τον αυτοματισμό των άλλοτε χρονοβόρων χειροκίνητων διαδικασιών.

Στο σημερινό λοιπόν άρθρο θα δούμε:

- Τι είναι το feature learning και γιατί είναι σημαντικό

- Ορισμένες προκλήσεις στο feature learning

- Σε ποιους τύπους machine learning εφαρμόζεται το feature learning

- Βασικές περιπτώσεις χρήσης του feature learning

Προτού εμβαθύνουμε, ας ξεκινήσουμε με ένα βασικό ορισμό.

 Τι Είναι το Feature Learning και Γιατί Είναι Σημαντικό;

Το feature learning είναι μια αυτόματη διαδικασία που βοηθά τα machine learning models να εντοπίσουν, να αναγνωρίσουν και να βελτιώσουν σημαντικά τα μοτίβα και τα χαρακτηριστικά (features) από ανεπεξέργαστα δεδομένα (raw data).

Ο στόχος της διαδικασίας αυτής είναι η ενίσχυση της απόδοσης και οι πιο αποτελεσματικές και ακριβείς προγνώσεις με βάση τα δεδομένα.

Στo feature learning, η αναπαράσταση των δεδομένων ενισχύεται με τρόπο ουσιαστικό, καθώς τα μοντέλα μηχανικής μάθησης εξάγουν και βελτιώνουν σημαντικά τις αναπαραστάσεις από ανεπεξέργαστα δεδομένα.

Οι ιεραρχικές αναπαραστάσεις στο feature learning αναφέρονται στην ιδέα της οργάνωσης της εκμάθησης χαρακτηριστικών σε μια ιεραρχία επιπέδων, όπου κάθε επίπεδο βασίζεται στις αναπαραστάσεις που έμαθε το προηγούμενο επίπεδο.

Αυτή η ιεραρχική δομή επιτρέπει στο μοντέλο να μαθαίνει όλο και πιο αφηρημένες αναπαραστάσεις, οι οποίες μπορούν στη συνέχεια και μεταφέρονται από ένα task σε ένα άλλο συσχετιζόμενο task.

Για παράδειγμα, στα πλαίσια ενός image recognition task, ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN) που χρησιμοποιείται για το task αυτό, μπορεί και μαθαίνει αυτά τα χαρακτηριστικά απευθείας από δεδομένα της εικόνας, και έτσι εξαλείφεται η ανάγκη για χειροκίνητη κωδικοποίηση χαρακτηριστικών.

Χάρει στο feature learning, τα συστήματα AI μπορούν να προσαρμόζονται και να μαθαίνουν από το περιβάλλον τους, εξοικονομώντας πολύτιμο χρόνο και πόρους.

Με αυτό τον τρόπο, διαφοροποιείται από το παραδοσιακό feature extraction, μια μέθοδο που περιλαμβάνει την εξαγωγή χαρακτηριστικών χρησιμοποιώντας προκαθορισμένους κανόνες ή functions.

Αφού είδαμε ορισμένα βασικά πράγματα για το feature learning και τη σημασία του, πάμε να δούμε κάποιες προκλήσεις που υπάρχουν.

 Ποιοι Είναι Ορισμένες Προκλήσεις στο Feature Learning;

Το feature learning όπως είναι λογικό εξαρτάται από την ποιότητα των δεδομένων.

Τα μη ποιοτικά ή μεροληπτικά δεδομένα μπορούν να οδηγήσουν σε μη αντιπροσωπευτικά και εσφαλμένα αποτελέσματα, για αυτό και η σωστή προεπεξεργασία και ο καθαρισμός των δεδομένων (data cleaning) από τους data scientists είναι υψίστης σημασίας.

Ακόμη, μια επιπλέον πρόκληση είναι το μεγάλο υπολογιστικό κόστος, για αυτό και συνίσταται η χρήση πόρων cloud computing ή κατανεμημένων υπολογιστικών συστημάτων.

Τέλος, το overfitting (η υπερβολική προσαρμογή), αποτελεί μια συχνή πρόκληση στο feature learning, όπου ένα μοντέλο προσαρμόζεται πολύ στενά στα δεδομένα εκπαίδευσης, καταγράφει πέρα από τα patterns, ακόμη και το θόρυβο και τις τυχαίες διακυμάνσεις στα δεδομένα αυτά και δεν αποδίδει καλά σε νέα δεδομένα.

Ο προσεκτικός σχεδιασμός μοντέλων και τεχνικές όπως η κανονικοποίηση (regularization) μπορούν να βοηθήσουν στον μετριασμό αυτού του προβλήματος.

Συνεχίζοντας, πάμε να δούμε σε ποιους τύπους machine learning εφαρμόζεται το feature learning.

 Σε Ποιους Τύπους Machine Learning Εφαρμόζεται το Feature Learning;

Το feature learning εφαρμόζεται στο supervised learning, στο unsupervised learning και στο self-supervised learning.

   Τύπος #1: Supervised learning (επιβλεπόμενη μάθηση)

Σε αυτό τον τύπο το feature learning γίνεται με τη χρήση δεδομένων με ετικέτα.

Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNNs) μπορούν να αξιοποιηθούν για την αυτόματη εκμάθηση χαρακτηριστικών όπως σχήματα και μοτίβα.

   Τύπος #2: Unsupervised learning (μη-επιβλεπόμενη μάθηση)

Σε αυτόν τον τύπο το feature learning γίνεται με τη χρήση δεδομένων χωρίς ετικέτα.

Εδώ, το μοντέλο μαθαίνει τα χαρακτηριστικά, αναδημιουργώντας τα δεδομένα εισόδου με το μικρότερο σφάλμα.

   Τύπος #3: Semi-supervised learning (ημι-εποπτευόμενη μάθηση)

Σε αυτόν τον τύπο το feature learning γίνεται με τη χρήση δεδομένων με ετικέτα αλλά και χωρίς ετικέτα.

Ακολούθως, πάμε να δούμε και ορισμένες περιπτώσεις χρήσης του feature learning.

 Βασικές Περιπτώσεις Χρήσης του Feature Learning

   Voice assistants

Voice assistants όπως ο Google Assistant και η Siri χρησιμοποιούν το feature learning προκειμένου να κατανοούν καλύτερα διάφορες πτυχές της ομιλίας όπως ο τόνος της φωνής.

Έτσι μπορούν και αλληλεπιδρούν πιο αποτελεσματικά και φυσικά με τους χρήστες.

   Υγειονομική περίθαλψη

Στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης, το feature learning χρησιμοποιείται για την αυτοματοποίηση ροών εργασίας, όπως η ανάλυση εγγράφων, ενισχύοντας τον εξορθολογισμό διοικητικών εργασιών.

   Ανίχνευση οικονομικής απάτης

Το feature learning μπορεί να εφαρμοστεί πολύ αποτελεσματικά στον εντοπισμό οικονομικής απάτης, μέσα από την εκμάθηση μοτίβων συναλλαγών.

 Με Λίγα Λόγια

Μιλήσαμε λοιπόν αναλυτικά για το feature learning και γιατί είναι σημαντικό, και ποιες ορισμένες βασικές εφαρμογές του.

Ο χώρος της επιστήμης των δεδομένων και του Machine Learning προσφέρει πολλές ευκαιρίες επαγγελματικής αποκατάστασης και θέσεων εργασίας με πολύ καλό μισθό.

Έτσι, αν αποτελεί το μονοπάτι που θέλεις να ακολουθήσεις και εσύ επαγγελματικά, πάρε μέρος στο Data Science Bootcamp της Big Blue, για να λάβεις όλα τα απαραίτητα εφοδια και ουσιαστική πρακτική γνώση από την πρώτη κιόλας μέρα!