Pengestrakan ciri ialah proses pengurangan dimensi data Melalui pengoptimuman, ia mengurangkan jumlah data asal dan meningkatkan kebolehgunaan data. Set data yang besar memerlukan sumber pengkomputeran yang ketara untuk diproses, dan pengekstrakan ciri boleh mengurangkan jumlah data yang perlu diproses secara berkesan sambil masih menerangkan set data asal dengan tepat.
Pengestrakan ciri ialah proses menukar data mentah kepada ciri digital, mengekalkan maklumat penting. Selepas pemprosesan, keputusan yang lebih tepat boleh diperolehi.
Tidak seperti pemilihan ciri, yang mengekalkan subset ciri asal, pengekstrakan ciri mencipta ciri baharu sepenuhnya.
Bagaimana untuk melakukan pengekstrakan ciri?
Pengekstrakan ciri boleh dilakukan secara manual atau automatik.
Pengestrakan ciri manual memerlukan mengenal pasti dan menerangkan ciri yang berkaitan dengan masalah tertentu dan melaksanakan kaedah untuk mengekstrak ciri ini.
Pengeluaran ciri automatik melibatkan penggunaan algoritma khusus atau rangkaian dalam untuk mengekstrak ciri secara automatik daripada isyarat atau imej tanpa campur tangan manusia.
Selepas penyelidikan, jurutera dan saintis telah membangunkan kaedah pengekstrakan ciri untuk imej, isyarat dan teks.
Mengapa menggunakan pengekstrakan ciri?
Pengestrakan ciri berguna apabila anda perlu mengurangkan jumlah sumber yang diperlukan untuk pemprosesan tanpa kehilangan maklumat penting. Pengekstrakan ciri juga boleh mengurangkan jumlah data berlebihan untuk analisis tertentu, yang boleh meningkatkan kelajuan pembelajaran mesin dan langkah generalisasi.
Pengekstrakan ciri juga mempunyai fungsi berikut:
- Meningkatkan ketepatan model
- Mengurangkan risiko overfitting
- Mempercepatkan latihan model
- Membantu interpretasi data
-
Aplikasi pengekstrakan ciri
1. Autoencoder
Tujuan autoencoder adalah untuk mempelajari pengekodan data yang cekap dalam pembelajaran tanpa pengawasan. Pengekstrakan ciri digunakan untuk mengenal pasti ciri utama dalam data untuk pengekodan dengan belajar daripada pengekodan set data asal untuk memperoleh ciri baharu.
2. Beg perkataan
Beg perkataan ialah teknologi pemprosesan bahasa semula jadi yang mengekstrak perkataan yang digunakan dalam ayat, dokumen, tapak web, dsb. dan mengklasifikasikannya mengikut kekerapan penggunaan. Teknik ini juga boleh digunakan untuk pemprosesan imej.
3. Pemprosesan imej
Algoritma digunakan untuk mengesan ciri seperti bentuk, tepi atau gerakan dalam imej atau video digital. Dengan peningkatan pembelajaran mendalam, pengekstrakan ciri digunakan terutamanya untuk pemprosesan data imej.
Bagaimana untuk mengekstrak ciri daripada data imej?
Pengekstrakan ciri daripada data imej melibatkan mewakili bahagian utama imej dalam bentuk vektor ciri padat. Pada masa lalu, ini dicapai melalui pengesanan ciri khusus, pengekstrakan ciri dan algoritma pemadanan ciri. Kini, dengan penerapan pembelajaran mendalam dalam analisis imej dan video, ditambah dengan peningkatan keupayaan algoritma, langkah pengekstrakan ciri telah dilangkau.
Walau bagaimanapun, tidak kira kaedah yang digunakan, aplikasi penglihatan komputer seperti pendaftaran imej, pengesanan dan pengelasan objek, dan pengambilan imej berasaskan kandungan memerlukan perwakilan ciri imej yang berkesan.
Bagaimana untuk mengekstrak ciri daripada isyarat?
Melatih pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam secara langsung menggunakan isyarat mentah selalunya menghasilkan keputusan yang buruk disebabkan oleh kadar data yang tinggi dan lebihan maklumat. Dengan terlebih dahulu mengenal pasti ciri yang paling diskriminasi dalam isyarat melalui pengekstrakan ciri, ciri ini boleh digunakan dengan lebih mudah oleh pembelajaran mesin atau algoritma pembelajaran mendalam.
Apabila menganalisis isyarat dan data penderia, anda boleh menggunakan metrik nadi dan peralihan, mengukur nisbah isyarat kepada hingar (SNR), menganggarkan entropi spektrum dan kurtosis serta mengira spektrum kuasa untuk pengekstrakan ciri.
Bagaimana untuk mengekstrak ciri daripada transformasi kekerapan masa?
Transformasi kekerapan masa, seperti transformasi Fourier jangka pendek (STFT), boleh digunakan sebagai perwakilan isyarat data latihan dalam pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam. Sebagai contoh, rangkaian neural convolutional (CNN) biasanya digunakan pada data imej dan boleh berjaya belajar daripada perwakilan isyarat 2D yang dikembalikan oleh transformasi frekuensi masa.
Penukaran masa ke kekerapan lain juga boleh digunakan, bergantung pada aplikasi tertentu. Sebagai contoh, transformasi Q malar (CQT) menyediakan taburan frekuensi jarak logaritma transformasi wavelet berterusan (CWT) selalunya berkesan dalam mengenal pasti transien pendek dalam isyarat tidak pegun.
Atas ialah kandungan terperinci Analisis mendalam tentang pengekstrakan ciri dan meneroka contoh strategi pengekstrakan ciri. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
