‫لقد مررنا من خلال تعريف المشكلة الخطوة الأولى.
‫لقد مررنا من خلال بيانات الخطوة الثانية.
‫والخطوة الثالثة ، حددنا ما يعنيه النجاح بالنسبة لنا.
‫الآن دعنا ننتقل إلى الخطوة الرابعة ، وهي الميزات.
‫الآن هنا ، السؤال الذي نحاول الإجابة عليه هو ما الذي نعرفه بالفعل عن البيانات؟
‫الآن ، إذا لم تكن قد عملت مع البيانات من قبل ، فقد تسمع ميزات هذه الكلمة وتتساءل عما
‫تعنيه الميزات بحق الجحيم؟
‫حسنًا ، ستسمع أن هذا العالم يأتي كثيرًا في التعلم الآلي ، ربما في شكل تعلم الميزات
‫أو متغيرات الميزات.
‫أو عندما يسأل شخص ما كم عدد الميزات الموجودة؟
‫أو ما نوع الميزات الموجودة؟
‫الميزات هي كلمة أخرى لأشكال مختلفة من البيانات.
‫لقد ناقشنا بالفعل أنواعًا مختلفة من البيانات ، مثل الهيكلية وغير المهيكلة ، لكن الميزات
‫تشير إلى أشكال مختلفة من البيانات داخل البيانات المهيكلة أو غير المهيكلة.
‫على سبيل المثال ، دعنا نعود إلى توقعنا لمشكلة أمراض القلب.
‫قد نرغب في معرفة ما إذا كان يمكن استخدام أشياء مثل وزن جسم الشخص وجنسه ومتوسط معدل ضربات القلب
‫أثناء الراحة وتقييم ألم الصدر للتنبؤ بما إذا كان يعاني من أمراض القلب أم لا.
‫هذه الأشياء الثلاثة وزن جسم المريض ، ومتوسط معدل ضربات القلب أثناء الراحة وألم الصدر هي سمات
‫البيانات.
‫يمكن أيضًا الإشارة إليها باسم متغيرات الميزة.
‫بمعنى آخر ، نريد استخدام متغيرات الميزة.
‫للتنبؤ بالمتغيرات المستهدفة ، وهي ما إذا كان الشخص مصابًا بأمراض القلب أم لا.
‫الآن عندما يتعلق الأمر بالمتغيرات المميزة ، مرة أخرى ، هناك أنواع مختلفة.
‫لديك عدد ، مما يعني رقمًا مثل وزن الجسم.
‫هناك قاطع ، وهو ما يعني شيئًا أو آخر ، مثل الجنس أو ما إذا كان المريض مدخنًا أم
‫لا.
‫ثم هناك مشتق ، وهو عندما ينظر شخص مثلك إلى البيانات ويقوم بإنشاء ميزة جديدة باستخدام الميزات
‫الموجودة.
‫على سبيل المثال ، قد تنظر إلى مستشفى شخص ما ، وتزور الطوابع الزمنية للتاريخ ، وإذا
‫كان قد زار في العام الماضي ، فيمكنك إنشاء ميزة فئوية تسمى تمت الزيارة في العام الماضي.
‫إذا زار شخص ما في العام الماضي ، فسيكون ذلك صحيحًا.
‫أو في حالتنا ، نعم.
‫إذا لم يكن الأمر كذلك ، فسيصبحون كاذبين.
‫أو في هذه الحالة لا.
‫غالبًا ما يشار إلى عملية اشتقاق ميزات مثل هذه من البيانات باسم هندسة الميزات.
‫مثال مرض القلب لدينا منظم ، لكن البيانات غير المهيكلة لها ميزات أيضًا.
‫هم فقط أقل وضوحا.
‫إذا نظرت إلى صور كافية للكلاب ، فستبدأ في اكتشاف ، حسنًا ، معظم هذه المخلوقات لها أربعة
‫أشكال تخرج من أجسامها وأرجلها ودائرتين من الدوائر في المقدمة.
‫عيونهم.
‫نظرًا لأن خوارزمية التعلم الآلي تنظر إلى صور مختلفة ، فإنها ستبدأ في تعلم هذه الأشكال
‫المختلفة وأكثر من ذلك بكثير وتكتشف كيف تتشابه درجات الصوت المختلفة أو تختلف مع بعضها البعض.
‫لا تقلق عندما يتعلق الأمر باكتشاف الأنماط المختلفة بين الميزات مثل الأشكال المستطيلة الأربعة
‫الخارجة من جسم الكلب أو الدوائر الموجودة في مقدمة رأس الكلب.
‫لا يتعين عليك إخبار خوارزمية التعلم الآلي بما هي عليه.
‫الشيء الجميل هو أنها تكتشفها من تلقاء نفسها.
‫آخر شيء يجب تذكره هو أن الميزة تعمل بشكل أفضل ضمن خوارزمية التعلم الآلي.
‫إذا كان العديد من العينات لديها الآن.
‫توقع مشكلة أمراض القلب.
‫لنفترض أن لدينا ميزة تسمى معظم أطعمة عدن ، والتي كانت تحتوي على قائمة بالأطعمة
‫التي تناولها المريض في أغلب الأحيان ، ولكن فقط 10٪ أو عشرة من كل 100 سجل مريض كانت تحتوي عليها.
‫إذاً هذا المعرف الوحيد لمعرف المريض لـ 3 إلى 8 يحتوي على معظم الطعام ، وهو ليس مثاليًا لـ Fry ، وهؤلاء المرضى الآخرون لا يملكونه
‫لأن تذكر ، فقط عشرة من أصل 100 مثال لديهم أكثر الأطعمة التي يتم تناولها.
‫لديهم بيانات هنا ، لذا فهذه البيانات مفقودة فقط وستكون هي نفسها.
‫لذا ، إذا كنت تستطيع أن تتخيل ، هناك 100 مريض هنا ، عشرة منهم فقط سيكون لديهم هذا الحقل الأكثر تناولًا
‫للطعام.
‫ونظرًا لأن خوارزمية التعلم الآلي تتعلم بشكل أفضل عندما تحتوي جميع العينات على معلومات متشابهة
‫، فإننا إما نترك هذه المعلومات أو نحاول جمع المزيد من المعلومات قبل استخدامها.
‫تسمى عملية التأكد من أن جميع العينات تحتوي على معلومات متشابهة تغطية الميزة في مجموعة بيانات
‫مثالية.
‫لقد حصلت على تغطية كاملة للميزات.
‫لذلك ، لكي نتمكن من استخدام هذه الميزة في معظم الأطعمة التي تتناول الطعام ، من الناحية المثالية ، نريد
‫جميع القيم هنا ، أو تغطية أكثر من 10٪ على الأقل ، مما يعني أن أكثر من 10٪ أو أكثر من عشرة و 100 مثال يحتوي على بعض نوع من
‫القيمة في هذا العمود.
‫سيكون لدينا الكثير من الممارسة التي تبحث في الميزات المختلفة في المحاضرات والمشاريع والدروس القادمة.
‫في غضون ذلك ، فكر في مشكلة كان عليك حلها مؤخرًا.
‫ما هي الميزات التي دخلت فيه؟
‫هل كانت عددية أم فئوية ، أم قمت بدمجها في السمة المشتقة الخاصة بك؟