Merkmalextraktion: Wie man die Datenverarbeitung erleichtert

Merkmalextraktion zieht die nützlichsten Informationen aus einer großen Menge an Daten. Sie hilft dabei, überwältigende Rohdaten zu verstehen, die besonders in Anwendungen des maschinellen Lernens schwierig zu handhaben sein können.

Angenommen, Sie analysieren Bilder von Hunden und Katzen. Die Merkmalextraktion identifiziert Muster wie Fellstruktur oder Ohrform, um Ihnen zu helfen, zwischen den beiden zu unterscheiden. Es ist ein kritischer Prozess in der Bilderkennung.

Bilderkennungssoftware verwendet Merkmalextraktion, um relevante Teile eines Bildes zu identifizieren und zu isolieren, damit Computer es leichter verstehen. Dies ermöglicht es der Software, Objekte in einem Bild schnell und genau zu erkennen.

Der Prozess der Merkmalextraktion kann manuell oder automatisch durchgeführt werden. Ein gutes Verständnis des Hintergrunds oder der Domäne hilft Ihnen, relevante Merkmale zu extrahieren, wenn Sie sich für die manuelle Option entscheiden.

Automatisierte Merkmalextraktion verwendet tiefe Netzwerke oder spezielle Algorithmen, um relevante Komponenten ohne menschliches Eingreifen zu extrahieren. Sie ermöglicht es Ihnen, Modelle des maschinellen Lernens schnell zu entwickeln.

Bedeutung der Merkmalextraktion

Merkmalextraktion ermöglicht Bild- und Spracherkennung, prädiktive Modellierung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP). In diesen Anwendungen enthalten Rohdaten eine Vielzahl irrelevanter oder redundanter Merkmale, die die Datenverarbeitung erschweren.

Die Extraktion reduziert die Datenkomplexität (auch Daten-Dimensionalität genannt). Sie kann das Erstellen neuer Merkmale oder Manipulieren von Daten umfassen, um relevante und irrelevante zu trennen.

Extrahierte Merkmale erleichtern die Erstellung informativerer Datensätze, die in Klassifikation, Vorhersage und Clustering verwendet werden.

Techniken der Merkmalextraktion

Nachfolgend sind einige Techniken aufgeführt, die Datenwissenschaftler verwenden, um Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren. Berücksichtigen Sie zwei Faktoren bei der Auswahl Ihrer Technik: Informationsverlust und Rechenkomplexität.

Leider besteht immer die Möglichkeit, dass während des Extraktionsprozesses wesentliche Daten verloren gehen. Darüber hinaus können einige Ansätze bei großen Datensätzen kostenintensiv sein.

Statistische Methoden

Statistische Methoden fassen Datenmuster im Prozess der Merkmalextraktion zusammen und erklären sie.

Zu den häufigen Attributen gehören Mittelwert, Median, Standardabweichung, Kovarianz und Korrelation sowie Regressionsanalyse. Diese Modelle berichten über Trends, Verteilung und Verbindungen innerhalb einer Datensammlung.

Merkmalextraktion aus Textdaten

Techniken der Merkmalextraktion arbeiten daran, unorganisierte Textdaten in numerische Formate umzuwandeln, die für den Einsatz in Modellen des maschinellen Lernens geeignet sind. Es ist eine wichtige Technik für NLP und umfasst zwei Methoden:

• Das Bag-of-Words (BoW) Modell ist eine grundlegende Methode der Textextraktion. Es behält die Wortfrequenz bei, ignoriert jedoch Struktur oder Reihenfolge. Diese Methode ist hilfreich bei der Dokumentklassifikation, bei der jedes Wort als Merkmal zur Schulung des Klassifikators verwendet wird.
• Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) findet Probleme, die in der gesamten Datensammlung nicht häufig vorkommen. Es ist eine Erweiterung von BoW, die nicht nur die Häufigkeit von Wörtern in einem einzelnen Dokument, sondern auch in allen anderen Dokumenten im Korpus berücksichtigt. Es bestimmt den Wert eines Wortes basierend auf seiner Häufigkeit im Dokument und seiner Seltenheit im gesamten Werk. Datenwissenschaftler verwenden TF-IDF in der Textklassifikation, Informationsabruf und Stimmungsanalyse.

Methoden zur Dimensionsreduktion

Die hier besprochenen Methoden der Merkmalextraktion reduzieren die Datenkomplexität und verbessern die Interpretierbarkeit. Sie umfassen mehrere Ansätze, wie lineare Diskriminanzanalyse (LDA), Hauptkomponentenanalyse (PCA) oder t-verteilte stochastische Nachbareinbettung (t-SNE).

• Hauptkomponentenanalyse wählt Variablen in Daten aus, die für die meiste Variation verantwortlich sind, und verwendet sie, um hochdimensionale Daten in niedrigdimensionale Daten umzuwandeln. Als unüberwachtes Verfahren berücksichtigt es keine Klassenkennungen.
• Lineare Diskriminanzanalyse (LDA) identifiziert lineare Merkmalskombinationen, um zwischen zwei Objektklassen zu unterscheiden. Im Gegensatz zu PCA berücksichtigt LDA, ein überwachtes Verfahren, Klassenlabels.
• T-verteilte stochastische Nachbareinbettung (t-SNE) verwendet einen nichtlinearen Ansatz, um die Dimensionalität von Daten zu reduzieren, während ihre lokale Struktur erhalten bleibt. Es bettet hochdimensionale Daten in 2D- oder 3D-Raum ein. Diese Methode funktioniert gut für komplexe Datensätze.
• Autoencoder bestehen aus einem Encoder und einem Decoder. Der Encoder ordnet Rohdaten einer niedrigdimensionalen Version zu, die auch als latenter Raum bezeichnet wird. Der Decoder ordnet den latenten Raum zurück zu den ursprünglichen Rohdaten. Sie erstellen eine kompakte Datenrepräsentation für Anomalieerkennung, generative Modellierung und Dimensionsreduktion. Sie trainieren neuronale Netze, um Eingaben zu rekonstruieren und Merkmale in Daten zu entdecken. Durch diese Prozesse wird die Dimensionalität reduziert, während wesentliche Merkmale aus Daten erfolgreich extrahiert werden.
• Unabhängige Komponentenanalyse (ICA) kombiniert verwandte Datenmerkmale, um die Dimensionalität zu minimieren. Sie teilt ein multivariates Signal in additive unabhängige Unterkomponenten auf.

Merkmalextraktion aus Signalen

Es gibt zwei Methoden, um Merkmale aus Signalen zu extrahieren, darunter:

• Eine Fourier-Transformation wandelt ein Signal aus dem Zeit- oder Raumdomäne um und stellt es im Frequenzbereich dar. Sie analysiert die Merkmalskomponenten des Signals.
• Die Wavelet-Transformation stellt ein Signal sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich dar. Sie hilft bei der Analyse von Signalen, deren Frequenzen sich im Laufe der Zeit ändern.

Merkmalextraktion aus Bildern

Verschiedene Techniken erkennen Merkmale wie Kanten, Formen und Bewegungen in einem digitalen Bild. Nachfolgend sind einige bemerkenswerte Techniken zur Merkmalextraktion für Bilder aufgeführt.

• Convolutional Neural Networks (CNN): Merkmale, die aus tiefen Schichten von CNN extrahiert werden, erleichtern mehrere Aufgaben der Computer Vision, wie Objekterkennung und Bildklassifikation.
• Skaleninvariante Merkmalsumwandlung (SIFT): Diese Methode extrahiert unveränderliche Merkmale aus Bildern, die bei jeder Maßstabs- oder Rotationsänderung zuverlässig bleiben, einschließlich Änderungen in der Beleuchtung. Sie wird hauptsächlich bei Aufgaben wie der Objekterkennung verwendet.
• Histogramm der orientierten Gradienten (HOG): Diese Technik wird für Objekterkennung und Aufgabenwahrnehmung verwendet. Sie berechnet, wie Intensitätsgradienten und Kantenausrichtungen in einem Bild verteilt sind.

Anwendungsfälle der Merkmalextraktion

Nachfolgend sind einige häufige Anwendungsfälle der Merkmalextraktion in Anwendungen des maschinellen Lernens aufgeführt.

• Transferlernen. ML-Modelle lernen über die spezifischen Datensätze, auf denen sie trainiert werden. Angenommen, der Datensatz des Modells besteht aus englischen Aufsätzen; das Modell wird automatisch die Grundlagen der englischen Grammatik lernen. Beim Training eines neuen Modells kann dasselbe Merkmal des Modells auf dieses übertragen werden. Dieser Prozess wird als Transferlernen bezeichnet.

• Abruf, Neusortierung und abrufgestützte Generierung. In NLP ziehen Abrufsysteme aus einem umfangreichen Datenkorpus, um Informationen oder Dokumente zu finden, die auf Suchanfragen antworten. Neusortierung verbessert die Qualität der Ergebnisse, indem die Ergebnisse basierend auf der Relevanz für die Anfrage neu geordnet werden. Merkmalextraktionsmodelle, die auf Abruf und Neusortierung ausgerichtet sind, unterstützen die abrufgestützte Generierung. Hier durchlaufen Benutzereingaben zuerst eine Wissensbasis eines generativen Modells. Relevante Informationen werden von dort entnommen, um die Eingabeaufforderung zu ergänzen. Dies reduziert Halluzinationen in Generierungen.

Werkzeuge und Bibliotheken für die Merkmalextraktion

Nachfolgend sind einige beliebte Werkzeuge und Bibliotheken aufgeführt, die auf die Merkmalextraktion ausgerichtet sind.

• OpenCV, eine Computer-Vision-Bibliothek, bietet mehrere Techniken zur Merkmalextraktion aus Bildern, wie SIFT, beschleunigte robuste Merkmale (SURF) und orientierte FAST und rotierte BRIEF (ORB).
• Scikit-learn ist eine Python-Bibliothek mit Techniken zur Merkmalextraktion wie Hauptkomponentenanalyse und unabhängige Komponentenanalyse.
• TensorFlow/Keras sind Pythons Deep-Learning-Bibliotheken, die Benutzern Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) zum Erstellen und Trainieren von neuronalen Netzen bereitstellen.
• Librosas Python-Bibliothek bietet Werkzeuge zur Merkmalextraktion aus Audiosignalen.
• PyTorch ist ähnlich wie TensorFlow. Es unterstützt den Aufbau benutzerdefinierter neuronaler Netzwerkarchitekturen, die die Prozesse der Merkmalextraktion unterstützen.
• Natural Language Toolkit (NLTK) ist eine Python-Bibliothek mit Werkzeugen für NLP-Aufgaben und Techniken zur Merkmalextraktion aus Textdaten, wie BoW und TF-IDF.
• Matrix Laboratory (MATLAB) verfügt über Bild- und Signalverarbeitungswerkzeuge, einschließlich Techniken zur Merkmalextraktion wie Wavelet- und Fourier-Transformationen.
• Gensim bietet Werkzeuge für NLP-Aufgaben wie Themensimilarität und Dokumentmodellierung. Es ist eine weitere Python-Bibliothek, die Werkzeuge zur Merkmalextraktion aus Textdaten bietet.

Verstehen Sie Rohdaten

Merkmalextraktion hilft dabei, bedeutungsvolle Informationen aus Rohdaten zu entdecken. Damit ist sie zu einem entscheidenden Prozess für Anwendungen wie Bilderkennung und Textanalyse geworden. Wählen Sie Ihre Technik weise, um genauere Ergebnisse zu erhalten.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Merkmalextraktion Deep-Learning-Modelle effektiv in der Objektklassifikation und Computer Vision macht.