LLM Embedding'lerle Özellik Mühendisliğinde Devrim: 7 İleri Teknik ve FeatCopilot

Veri bilimi ve makine öğrenimi alanında, model performansını belirleyen en kritik adımlardan biri olan özellik mühendisliği, Büyük Dil Modelleri (LLM) sayesinde tarihi bir dönüşümün eşiğinde. Geleneksel yöntemlerle uzmanlık, zaman ve yoğun emek gerektiren bu süreç, LLM'lerin ürettiği zengin anlamsal embedding'ler (vektör temsilleri) aracılığıyla otomatikleşiyor ve güçleniyor. Bu devrim niteliğindeki gelişme, Machine Learning Mastery tarafından derlenen 7 ileri teknik ve açık kaynak kodlu FeatCopilot çerçevesi ile somut bir şekil alıyor.

LLM Embedding'leri: Özelliklerin Yeni Dili

Büyük Dil Modelleri, onlarca milyar hatta trilyonlarca parametreyle (örneğin GPT-3'ün 175 milyar parametresi) eğitilmiş ve Transformer mimarisi üzerine kurulu derin öğrenme sistemleridir. Bu modeller, muazzam miktardaki metin verisi üzerinde ön eğitimle, dilin karmaşık kalıplarını, anlamını ve bağlamını kavrayabilir. LLM'lerin en değerli çıktılarından biri olan embedding'ler, metin, kategori veya sayısal verileri, modelin anlayabileceği ve ilişkilendirebileceği yoğun, anlamsal vektörlere dönüştürür. Bu vektörler, geleneksel özellik çıkarım yöntemlerinin yakalayamadığı soyut ilişkileri ve anlamsal yakınlıkları kodlayabilir.

Özellik Mühendisliğinde 7 Devrimci Teknik

Uzmanlar, LLM embedding'lerinin özellik mühendisliğine entegrasyonunu sağlayan yedi temel ileri tekniği öne çıkarıyor:

• Anlamsal Metin Embedding'i: Kategori etiketleri veya serbest metin açıklamaları gibi yapılandırılmamış veriler, LLM'ler aracılığıyla anlamlı sayısal vektörlere dönüştürülüyor. Böylece "müşteri şikayeti" ve "tüketici memnuniyetsizliği" gibi farklı ifadeler benzer vektörlerle temsil edilebiliyor.
• Çapraz Modalite Özellik Türetme: Metin tabanlı embedding'ler, görsel veya işitsel veri kaynaklarından türetilen özelliklerle birleştirilerek çok daha zengin bir özellik uzayı oluşturuluyor.
• Bağlamsal Kategori Kodlama: Kategorik değişkenler, sadece frekanslarına göre değil, LLM'nin sağladığı anlamsal bağlama göre kodlanıyor. Örneğin, "elma" ve "armut" kategorileri, "meyve" bağlamında birbirine yakın vektörler alırken, "araba" kategorisinden uzaklaşıyor.
• Zaman Serisi Anomali Embedding'i: Zaman serisi verilerindeki anormal noktaların metinsel açıklamaları LLM ile işlenerek, modelin anomalilerin doğasını anlaması için yeni özellikler yaratılıyor.
• Graf ve Ağ İlişkilerinin Embedding'e Dönüşümü: Sosyal ağ veya tedarik zinciri gibi grafik yapılarındaki düğümler ve ilişkiler, LLM'ler için metinsel betimlemelere çevrilip anlamsal özellikler haline getirilebiliyor.
• Eksik Veri İçin Anlamsal Dolgu: Eksik veri noktaları, LLM'nin veri setinin genel bağlamını anlayarak ürettiği anlamsal olarak tutarlı embedding'lerle doldurulabiliyor.
• Özellik Sıkıştırma ve Seçim: LLM'den çıkan yüksek boyutlu embedding vektörleri, boyut indirgeme teknikleriyle sıkıştırılarak daha yönetilebilir ve yorumlanabilir hale getiriliyor, ardından en bilgilendirici olanlar seçiliyor.

FeatCopilot: Otomatik Özellik Mühendisliği Çerçevesi

Bu teknikleri pratiğe dökmek için GitHub'da ortaya çıkan FeatCopilot çerçevesi, veri bilimciler için bir oyun değiştirici olarak nitelendiriliyor. FeatCopilot, kullanıcıların ham veri setlerini ve problem tanımlarını girdi olarak vermesiyle birlikte, LLM'lerin gücünü kullanarak otomatik olarak yeni, anlamlı ve güçlü özellikler türetiyor. Sistem, RAG (Retrieval-Augmented Generation) benzeri bir yaklaşımla, mevcut veri şemasını ve alan bilgisini bir "bağlam" olarak kullanıyor ve LLM'yi bu bağlam dahilinde özellik önerileri üretmeye yönlendiriyor. Bu süreç, geleneksel özellik keşfinde yaşanan darboğazı ortadan kaldırarak, veri bilimcilerin daha yaratıcı ve stratejik görevlere odaklanmasına olanak tanıyor.

Geleceğin Yönü ve Zorluklar

Bu alandaki gelişmeler, 2025 yılında LLM araştırmalarının en umut verici yönlerinden birini oluşturuyor. Ancak, uzmanlar önlerinde duran zorluklara da dikkat çekiyor. Özellikle, 70B parametre büyüklüğündeki modellerin bile dağıtımının yüksek GPU maliyetleri getirmesi, bu teknolojilerin demokratikleşmesinin önündeki engellerden biri. Ayrıca, model niceleme (quantization), budama (pruning) ve damıtma (distillation) gibi optimizasyon ve dağıtım tekniklerinin, bu otomatik özellik mühendisliği araçlarının üretim ortamlarında verimli çalışması için kritik önem taşıyacağı vurgulanıyor.

Sonuç olarak, LLM embedding'leri ve FeatCopilot gibi araçlarla şekillenen otomatik özellik mühendisliği, veri biliminin geleceğini yeniden tanımlıyor. Bu yaklaşım, sadece süreçleri hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda insan sezgisinin ötesinde, verinin derin anlamsal katmanlarından beslenen ve daha güçlü tahminler yapabilen modellerin inşasının yolunu açıyor.

LLM tabanlı özellik mühendisliğinin uygulama örneklerini daha derinlemesine incelemek için Machine Learning Mastery’deki ilgili makaleye göz atabilirsiniz. Ayrıca, LLM’lerin veri ön işlemede kullanımı üzerine yapılan akademik çalışma, bu tekniklerin teorik temellerini açıklıyor. FeatCopilot’un teknik detaylarını ve kod örneklerini ise GitHub deposunda canlı olarak inceleyebilirsiniz.