Estás leyendo la publicación: Conozca a Headjack: una biblioteca abierta que proporciona una transformación de características de aprendizaje automático basada en modelos de aprendizaje autosupervisado
Para crear algoritmos de aprendizaje automático que sean efectivos para diversas tareas, es crucial extraer las características correctas de los datos sin procesar. Este proceso de transformar observaciones no procesadas en características deseadas utilizando varias técnicas estadísticas o de aprendizaje automático se conoce como ingeniería de características. La ingeniería de características siempre ha sido un paso crucial en una canalización de aprendizaje automático, ya que permite que los algoritmos de aprendizaje automático extraigan fácilmente información de características específicas en comparación con los datos sin procesar. Si bien la ingeniería de características es un desafío, se han desarrollado numerosas estrategias a lo largo de los años para ayudar a los científicos de datos a ejecutar la ingeniería de características con mayor facilidad.
Un científico de datos de investigación independiente lanzó recientemente una biblioteca de ingeniería de funciones llamada Headjack AI para optimizar aún más el proceso de aprendizaje automático. Headjack AI es una biblioteca avanzada de aprendizaje automático que proporciona un marco flexible de transferencia de conocimientos que transforma los conjuntos de datos de origen en funciones de ingeniería de características preentrenadas para cualquier tarea de aprendizaje automático predictivo. En otras palabras, ofrece un marco para intercambiar características para modelos de datos tabulares en modelos de aprendizaje autosupervisados.
Los datos tabulares difieren mucho de los datos textuales porque tienen características completamente diferentes, como la longitud de la columna, etc. Esta observación es significativa ya que muestra que los datos tabulares no se pueden escribir de manera consistente, a diferencia de las incrustaciones de tokens en varias tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Debido a que Headjack puede ejecutar la transformación de características entre dos dominios sin usar el mismo valor clave, se diferencia de los modelos NLP pre-entrenados existentes en este sentido que son capaces de realizar solo la transformación de un solo dominio.
La función de ingeniería de funciones de Headjack utiliza un modelo que aprende a través del aprendizaje autosupervisado. Para cada conjunto de datos, se entrena un modelo mediante el aprendizaje autosupervisado, y luego este modelo se puede usar posteriormente para otras tareas a través de la ingeniería de funciones. Headjack es utilizado actualmente por varios científicos de datos cuyos modelos se pueden aplicar a diferentes tareas. La biblioteca Headjack es extremadamente fácil de instalar, con instrucciones claras disponibles (o se puede hacer usando pip) en el sitio web de la biblioteca. La biblioteca ofrece dos funcionalidades principales: la capacidad de transferir una característica para usarla con otros fines y la capacidad de entrenar un modelo para la ingeniería de características.
A diferencia de la cultura actual de NLP, donde los modelos grandes se aplican directamente a varios conjuntos de datos, Headjack tiene como objetivo liberar el verdadero poder de los conjuntos de datos a través de la extracción de características. El creador de la biblioteca la abrió con la esperanza de que más personas contribuyeran a la biblioteca para desarrollar modelos que todos pudieran utilizar para una variedad de tareas.
