特徴抽出の詳細な分析と特徴抽出戦略の例の調査

特徴抽出はデータの次元を削減するプロセスであり、最適化によって元のデータの量が削減され、データの可用性が向上します。大規模なデータ セットの処理には大量のコンピューティング リソースが必要ですが、特徴抽出により、元のデータ セットを正確に記述しながら、処理が必要なデータの量を効果的に削減できます。

特徴抽出は、重要な情報を保持しながら、生データをデジタル特徴に変換するプロセスです。処理後は、より正確な結果が得られます。

元の特徴のサブセットを保持する特徴選択とは異なり、特徴抽出ではまったく新しい特徴が作成されます。

特徴抽出を実行するにはどうすればよいですか?

特徴抽出は手動または自動で実行できます。

手動による特徴抽出では、特定の問題に関連する特徴を特定して説明し、これらの特徴を抽出する方法を実装する必要があります。

自動特徴抽出には、専用のアルゴリズムまたはディープ ネットワークを使用して、人間の介入なしに信号または画像から特徴を自動的に抽出することが含まれます。

研究を経て、エンジニアと科学者は画像、信号、テキストの特徴抽出方法を開発しました。

特徴抽出を使用する理由

特徴抽出は、重要な情報を失わずに処理に必要なリソースの量を削減する必要がある場合に役立ちます。特徴抽出により、特定の分析における冗長データの量も削減できるため、機械学習と一般化のステップの速度が向上します。

特徴抽出には次の機能もあります:

• モデルの精度を向上させる
• 過学習のリスクを軽減する
• モデルトレーニングのスピードアップ
• データ視覚化の支援
• モデルの解釈可能性の向上

機能の適用抽出

1. オートエンコーダー

オートエンコーダーの目的は、教師なし学習で効率的なデータ エンコーディングを学習することです。特徴抽出は、元のデータセットのエンコードから学習して新しい特徴を導き出すことにより、エンコードするデータ内の主要な特徴を識別するために使用されます。

2. Bag of Words

Bag of Words は、文章、文書、Web サイトなどで使用される単語を抽出する自然言語処理技術です。 . を使用頻度別に分類します。この技術は画像処理にも応用できます。

3. 画像処理

アルゴリズムは、デジタル画像やビデオ内の形状、エッジ、動きなどの特徴を検出するために使用されます。深層学習の台頭により、特徴抽出は主に画像データ処理に使用されます。

#画像データから特徴を抽出するにはどうすればよいですか?

画像データからの特徴抽出では、画像の重要な部分をコンパクトな特徴ベクトルの形式で表現します。以前は、これは、特殊な特徴検出、特徴抽出、および特徴マッチング アルゴリズムによって実現されていました。現在では、画像およびビデオ分析における深層学習の適用とアルゴリズム機能の向上により、特徴抽出ステップが省略されています。

しかし、どの方法を使用するとしても、画像の登録、オブジェクトの検出と分類、コンテンツベースの画像検索などのコンピューター ビジョン アプリケーションでは、画像の特徴を効率的に表現する必要があります。

#信号から特徴を抽出するにはどうすればよいですか?

生の信号を直接使用して機械学習やディープ ラーニングをトレーニングすると、データ レートが高く情報の冗長性が高いため、結果が劣悪になることがよくあります。まず特徴抽出を通じて信号内で最も識別力の高い特徴を特定することで、これらの特徴を機械学習または深層学習アルゴリズムでより簡単に使用できるようになります。

信号とセンサー データを分析する場合、パルスと遷移メトリクスを適用し、信号対雑音比 (SNR) を測定し、スペクトル エントロピーと尖度を推定し、特徴のパワー スペクトルを計算できます。抽出。

時間周波数変換から特徴を抽出するにはどうすればよいですか?

短時間フーリエ変換 (STFT) などの時間周波数変換は、機械学習および深層学習モデルのトレーニング データの信号表現として使用できます。たとえば、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は画像データに対して一般的に使用されており、時間周波数変換によって返された 2D 信号表現から首尾よく学習できます。

アプリケーションに応じて、他の時間-周波数変換も使用できます。たとえば、定数 Q 変換 (CQT) は対数間隔の周波数分布を提供し、連続ウェーブレット変換 (CWT) は多くの場合、非定常信号の短い過渡現象を識別するのに効果的です。

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