Veri bilimi projelerinin başarısında kritik rol oynayan Feature Engineering (Özellik Mühendisliği), ham verileri makine öğrenmesi modellerinin daha etkili şekilde anlayabileceği özelliklere dönüştürme sanatıdır. Bir inşaat ustasının doğru malzemeleri seçip işlemesi gibi, veri bilimciler de ham veriyi işleyerek modellerin daha iyi öğrenmesini sağlayacak özellikleri oluşturur. Feature Engineering algoritmaların performansını artıran, tahmin gücünü yükselten ve daha anlamlı sonuçlar elde etmeyi sağlayan kritik bir süreçtir.
Feature Engineering, makine öğrenmesi sürecinin en fazla emek ve yaratıcılık gerektiren aşamalarından biridir. Bu süreç, ham verilerin daha anlamlı ve işlenebilir özelliklere dönüştürülmesini kapsar. Feature Engineering'in temel prensipleri arasında domain bilgisini kullanma, veri keşfi yapma, verinin doğasını anlama ve problem odaklı düşünme yer alır.
Etkili Feature Engineering yapabilmek için öncelikle çözülmek istenen problemi iyi anlamak gerekir. Örneğin, bir kredi risk modelinde müşterinin gelir-borç oranı tek başına anlamlı bir veri olabilirken, bir e-ticaret sitesinin öneri sisteminde kullanıcının tıklama davranışları ve geçmiş alışveriş örüntüleri daha önemli olabilir.
Feature Engineering yaparken dikkat edilmesi gereken önemli bir nokta da "aşırı özellik" (overfitting) riskidir. Çok fazla ve çok spesifik özellikler, modelin eğitim verisine aşırı uyum sağlamasına ve genelleme yapamamasına yol açabilir. Bu nedenle, özellik seçimi ve doğrulama süreçleri titizlikle yürütülmelidir.
McKinsey'in 2023 yılında yayınladığı "The State of AI" raporuna göre, başarılı AI projelerinin %78'inde kapsamlı Feature Engineering çalışması yapılmış ve bu süreç için proje kaynaklarının ortalama %40'ı ayrılmıştır. Bu da Feature Engineering'in ne kadar kritik bir aşama olduğunu göstermektedir.
Feature Engineering sürecinde kullanılan çeşitli teknikler vardır. Bu teknikler, veri setinin yapısına ve çözülmek istenen probleme göre seçilir ve uygulanır.
Feature seçimi, mevcut özellikler arasından en anlamlı ve etkili olanları belirleyerek boyutsallık lanetini (curse of dimensionality) azaltmayı amaçlar. Çok fazla özellik, modelin karmaşıklığını artırabilir ve performansını düşürebilir.
Feature seçimi için üç temel yaklaşım vardır:
Feature çıkarımı, mevcut özellikleri dönüştürerek daha düşük boyutlu, ancak daha bilgi yoğun özellikler elde etme sürecidir. Bu teknik özellikle yüksek boyutlu verilerde (örneğin, görüntü veya metin verileri) kullanılır.
Feature çıkarımı için yaygın kullanılan yöntemler arasında:
Feature dönüşümü, özelliklerin dağılımlarını veya ölçeklerini değiştirerek modelin daha iyi öğrenmesini sağlar. Özellikle doğrusal olmayan ilişkileri doğrusallaştırmak için kullanılır.
Yaygın feature dönüşüm teknikleri:
Feature ölçeklendirme, farklı ölçeklerdeki özellikleri benzer bir aralığa getirerek modelin bu özellikleri eşit şekilde değerlendirmesini sağlar. Özellikle gradyan tabanlı algoritmalarda ve mesafe metriklerini kullanan algoritmalarda önemlidir.
Yaygın ölçeklendirme yöntemleri:
Feature Engineering süreci, veri bilimi projelerinde genellikle en zorlu ve zaman alıcı aşamalardan biridir. Bu süreçte karşılaşılan bazı temel zorluklar şunlardır:
Eksik Veri Yönetimi: Gerçek dünya verileri nadiren eksiksizdir. Eksik verilerle başa çıkmak için çeşitli stratejiler (silme, ortalama ile doldurma, medyan ile doldurma, tahmine dayalı doldurma) uygulanabilir. Ancak her stratejinin avantaj ve dezavantajları vardır.
Aykırı Değerler: Aykırı değerler, modelin performansını olumsuz etkileyebilir. Bu değerleri tespit etmek ve uygun şekilde ele almak (silme, dönüştürme veya ayrı bir kategori olarak işleme) gerekir.
Kategorisel Verilerin İşlenmesi: Makine öğrenmesi algoritmaları genellikle sayısal verilerle çalışır. Bu nedenle, kategorisel verilerin sayısal forma dönüştürülmesi gerekir. One-hot encoding, label encoding, target encoding gibi teknikler kullanılabilir.
Zaman Serisi Özellikleri: Zaman serisi verilerinde, zaman bileşeninden anlamlı özellikler çıkarmak (mevsimsellik, trend, döngüsellik) önemlidir ve özel yaklaşımlar gerektirir.
Boyutsallık Laneti: Çok fazla özellik, modelin aşırı öğrenmesine ve hesaplama maliyetinin artmasına neden olabilir. Bu durumla başa çıkmak için özellik seçimi ve boyut indirgeme teknikleri kullanılır.
İyi tasarlanmış özellikler, makine öğrenmesi modellerinin performansını önemli ölçüde artırabilir. Bu etki, şu açılardan kendini gösterir:
Tahmin Doğruluğu: Anlamlı ve bilgi taşıyan özellikler, modelin daha doğru tahminler yapmasını sağlar. Özellikle doğrusal olmayan ilişkilerin doğrusallaştırılması, birçok algoritmanın daha iyi öğrenmesine yardımcı olur.
Genelleme Yeteneği: İyi tasarlanmış özellikler, modelin eğitim verisi dışındaki verilere de iyi genelleme yapmasını sağlar. Bu, modelin gerçek dünya uygulamalarında daha güvenilir sonuçlar vermesi anlamına gelir.
Hesaplama Verimliliği: Özellik seçimi ve boyut indirgeme teknikleri, veri boyutunu azaltarak modelin eğitim süresini kısaltır ve hesaplama kaynaklarını daha verimli kullanır.
Yorumlanabilirlik: Anlaşılır özellikler, modelin kararlarının daha kolay yorumlanmasını sağlar. Bu, özellikle şeffaflık ve açıklanabilirlik gerektiren alanlarda önemlidir.
Google AI Research'ün "Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt" makalesinde belirtildiği gibi, feature engineering'e yapılan yatırım, model karmaşıklığını artırmadan performansı yükseltmenin en etkili yollarından biridir. Aynı çalışmada, iyi bir feature engineering stratejisinin model seçiminden daha fazla performans artışı sağlayabileceği vurgulanmıştır.
Feature Engineering sürecini kolaylaştırmak ve otomatikleştirmek için çeşitli araçlar ve kütüphaneler bulunmaktadır:
Python Kütüphaneleri:
Otomatikleştirilmiş Feature Engineering Platformları:
İstanbul Teknik Üniversitesi ve TOBB ETÜ işbirliğiyle gerçekleştirilen "Türkiye'de Yapay Zeka ve Veri Bilimi Uygulamaları" araştırmasında, Türkiye'deki şirketlerin %64'ünün feature engineering süreçlerinde hala manuel yaklaşımları tercih ettiği, ancak bu oranın her yıl düştüğü ve otomatikleştirilmiş çözümlere yönelimin arttığı belirtilmiştir.
Feature Engineering alanında son yıllarda yaşanan gelişmeler, bu sürecin giderek daha otomatik hale geleceğine işaret etmektedir:
Otomatik Feature Engineering: Neural Architecture Search (NAS) benzeri yaklaşımlarla, probleme özel otomatik feature tasarımı mümkün hale gelmektedir.
Deep Learning Tabanlı Feature Learning: Derin öğrenme modelleri, ham verilerden otomatik olarak özellik çıkarabilme yetenekleri ile manuel feature engineering ihtiyacını azaltmaktadır.
AutoML: Otomatik Makine Öğrenmesi çözümleri, feature engineering de dahil olmak üzere tüm makine öğrenmesi sürecini otomatikleştirmeyi hedeflemektedir.
Federe Öğrenme ile Feature Engineering: Veri gizliliği endişelerinin arttığı günümüzde, farklı veri kaynaklarından özellik çıkarma ve birleştirme için federe öğrenme yaklaşımları önem kazanmaktadır.
Gartner'ın 2023 "Hype Cycle for Data Science and Machine Learning" raporunda, otomatik feature engineering çözümlerinin "verimlilik platosuna" yaklaştığı ve önümüzdeki 2-5 yıl içinde yaygın kullanıma geçeceği öngörülmektedir.
Feature Engineering, günümüzde insan uzmanlığı ve makine otomasyonunun birlikte kullanıldığı bir alan olmaya devam etmektedir. Domain bilgisi ve problem özelinde düşünme yeteneği, hala başarılı feature engineering için kritik öneme sahiptir.
Veri bilimi projelerinde, model seçimi ve hiperparametre optimizasyonuna gösterilen özenin Feature Engineering sürecine de gösterilmesi, projenin başarısı için hayati önem taşır. Bir modeli çok ince ayarlamaktansa, daha iyi özellikler tasarlamak genellikle daha etkili bir stratejidir.
Feature Engineering, sadece model performansını artırmakla kalmaz, aynı zamanda veri setini ve problemi daha iyi anlamamıza da yardımcı olur. Bu süreçte keşfedilen içgörüler, genellikle problemin doğasına dair önemli ipuçları sunar ve iş birimlerine değerli bilgiler sağlar.
Veri bilimi yolculuğunuzda Feature Engineering'in önemini asla küçümsemeyin. Verinizi tanıyın, domain bilginizi kullanın ve problem odaklı düşünün. Başarılı bir Feature Engineering stratejisi, karmaşık algoritmalardan daha değerli olabilir.
Veri bilimi (Data Science), bir şirketin sahip olduğu verilerde eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek, bunun için çeşitli uygulamalardan destek almak demektir.
Bilgi işlem döngüsü hakkında bilinmesi gereken tüm detayları yazının devamında bulabilir, şirket verilerinizi bu aşamalara göre işleyerek sağlıklı veriler elde edebilirsiniz.
Marketing Analytics (Pazarlama Analitiği), pazarlama kampanyalarının etkinliğini ölçmek, analiz etmek ve optimize etmek için kullanılan veri odaklı bir yaklaşımdır.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
