Bạn có bao giờ tìm hiểu về một sản phẩm mới trên thị trường và dùng câu hỏi "Xem xét yếu tố nào để quyết định mua không?" để đánh giá? Hoặc bạn có thể đã gửi một bức ảnh cho bạn bè và hỏi "Bạn nghĩ là yếu tố nào khiến cho bức ảnh này hấp dẫn?"
Scoring và Feature Engineering là hai khái niệm mạnh mẽ trong lĩnh vực Machine Learning, giúp chúng ta "đánh giá" dữ liệu một cách khoa học và hiệu quả. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ dành thời gian để tìm hiểu sâu sắc về hai khái niệm này, cung cấp những ví dụ sinh động và so sánh chúng với những trò chơi thú vị để giúp bạn dễ hiểu hơn.
1. Scoring: Đánh giá dữ liệu với điểm số
Tưởng tượng bạn là một nhà phân tích dữ liệu, bạn được gửi một hồ sơ ứng viên với rất nhiều thông tin. Bạn cần phân loại ứng viên dựa trên các yếu tố như: tuổi, giáo dục, kinh nghiệm... Để đánh giá mỗi yếu tố, bạn sẽ áp dụng một số các thuật toán Machine Learning. Sau khi xử lý, mỗi yếu tố sẽ được đánh giá với một điểm số, cao thì tốt, thấp thì kém.
Scoring là quá trình này, nó giúp bạn hiểu được mỗi yếu tố có ảnh hưởng tích cực hay tiêu cực đến mục tiêu của bạn (ví dụ: tuyển dụng ứng viên tốt). Nó cho phép bạn so sánh các yếu tố với nhau và xác định yếu tố nào là quan trọng nhất để đạt được mục tiêu.
2. Feature Engineering: Chế tạo yếu tố để cải thiện hiệu suất
Giả sử bạn là một nhà quản lý thương mại và muốn dự đoán doanh số tháng tới dựa trên doanh số hiện tại. Bạn có thể dễ dàng lấy ra doanh số hiện tại để dự đoán, nhưng nếu bạn có thể cung cấp thêm thêm thông tin như: sức khỏe của khách hàng, sức chứa sản phẩm, kỳ vọng thị trường... thì dự đoán sẽ càng chính xác hơn.
Feature Engineering là quá trình này, nó là việc tạo ra các yếu tố mới từ dữ liệu hiện có để cải thiện hiệu suất của mô hình Machine Learning. Nó giúp bạn khai thác tiềm năng của dữ liệu và đảm bảo mô hình của bạn có thể hoạt động tốt hơn.
Ứng dụng thực tế: Tìm hiểu sức chứa của sản phẩm bán lẻ
Hãy tưởng tượng bạn là một nhà quản lý cửa hàng bán lẻ. Bạn muốn dự đoán sức chứa của sản phẩm để đảm bảo không hết hàng và không có hậu quả. Bạn có thể áp dụng Scoring và Feature Engineering để giải quyết vấn đề này.
Scoring: Bạn sẽ áp dụng thuật toán Machine Learning để dự đoán sức chứa dựa trên các yếu tố như: kích thước sản phẩm, hình dạng sản phẩm, loại vật liệu... Mỗi yếu tố sẽ được đánh giá với điểm số để xác định yếu tố nào có ảnh hưởng lớn nhất đến sức chứa.
Feature Engineering: Sau khi xử lý, bạn sẽ chế tạo thêm thêm yếu tố mới như: chiều rộng sản phẩm trên mặt phẳng, độ dày sản phẩm... Điều này sẽ giúp mô hình của bạn cải thiện hiệu suất dự đoán.
Các tác động tiềm năng của Scoring và Feature Engineering
Tăng hiệu suất: Cả Scoring và Feature Engineering đều giúp cải thiện hiệu suất của mô hình Machine Learning, dẫn đến dự đoán chính xác hơn.
Tiết kiệm chi phí: Cách thức này giúp bạn tiết kiệm chi phí bởi không cần thu thập thêm dữ liệu mới mà chỉ cần khai thác tiềm năng của dữ liệu hiện có.
Tăng khả năng phân biệt: Cả hai khái niệm đều giúp mô hình của bạn có khả năng phân biệt cao hơn giữa các trường hợp khác nhau.
Kết luận
Scoring và Feature Engineering là hai khái niệm mạnh mẽ trong lĩnh vực Machine Learning, giúp chúng ta "đánh giá" dữ liệu một cách khoa học và hiệu quả. Dựa trên những ví dụ sinh động và so sánh với trò chơi thú vị, chúng tôi đã hiểu rõ hơn về hai khái niệm này và những tác động tích cực chúng mang lại. Nếu bạn muốn cải thiện hiệu suất của mô hình Machine Learning của mình, hãy bắt đầu với Scoring và Feature Engineering!
