Extraction de caractéristiques : comment faciliter le traitement des données

L'extraction de caractéristiques tire les informations les plus utiles d'une grande quantité de données. Elle vous aide à donner un sens à des données brutes écrasantes qui peuvent être difficiles à manipuler, surtout dans les applications d'apprentissage automatique.

Disons que vous analysez des images de chiens et de chats. L'extraction de caractéristiques identifie des motifs comme la texture de la fourrure ou la forme des oreilles pour vous aider à différencier les deux. C'est un processus critique dans la reconnaissance d'images.

Les logiciels de reconnaissance d'images utilisent l'extraction de caractéristiques pour identifier et isoler les parties pertinentes d'une image afin que les ordinateurs la comprennent plus facilement. Cela permet au logiciel de reconnaître rapidement et précisément les objets dans une image.

Le processus d'extraction de caractéristiques peut être effectué manuellement ou automatiquement. Une bonne compréhension du contexte ou du domaine vous aide à extraire des caractéristiques pertinentes si vous optez pour l'option manuelle.

L'extraction automatique de caractéristiques utilise des réseaux profonds ou des algorithmes spéciaux pour extraire des composants pertinents sans intervention humaine. Elle vous permet de développer des modèles d'apprentissage automatique rapidement.

Importance de l'extraction de caractéristiques

L'extraction de caractéristiques permet la reconnaissance d'images et de la parole, la modélisation prédictive et le traitement du langage naturel (NLP). Dans ces applications, les données brutes contiennent une multitude de caractéristiques non pertinentes ou redondantes qui rendent le traitement des données difficile.

L'extraction réduit la complexité des données (également appelée dimensionnalité des données). Elle peut impliquer la création de nouvelles caractéristiques ou la manipulation des données pour séparer les caractéristiques pertinentes et non pertinentes.

Les caractéristiques extraites facilitent la création d'ensembles de données plus informatifs utilisés dans la classification, la prédiction et le regroupement.

Techniques d'extraction de caractéristiques

Voici quelques techniques que les scientifiques des données utilisent pour extraire des caractéristiques à partir de données brutes. Considérez deux facteurs lors du choix de votre technique : la perte d'information et la complexité computationnelle.

Malheureusement, il y a toujours un risque de perdre des données essentielles pendant le processus d'extraction. De plus, certaines approches peuvent être coûteuses pour de grands ensembles de données.

Méthodes statistiques

Les méthodes statistiques résument et expliquent les motifs de données dans le processus d'extraction de caractéristiques.

Ses attributs communs sont la moyenne, la médiane, l'écart type, la covariance et la corrélation, et l'analyse de régression. Ces modèles rapportent les tendances, la dispersion et les liens au sein d'une collection de données.

Extraction de caractéristiques à partir de données textuelles

Les techniques d'extraction de caractéristiques travaillent à transformer des données textuelles non organisées en formats numériques adaptés à l'utilisation dans des modèles d'apprentissage automatique. C'est une technique importante pour le NLP, et elle comprend deux méthodes :

• Le modèle de sac de mots (BoW) est une méthode d'extraction de texte de base. Il maintient la fréquence des mots tout en ignorant la structure ou la séquence. Cette méthode est utile dans la classification de documents, où chaque mot est pris comme une caractéristique pour entraîner le classificateur.
• La fréquence des termes-inverse de la fréquence des documents (TF-IDF) trouve des problèmes qui ne sont pas courants dans l'ensemble des ensembles de données. C'est une extension de BoW, qui considère non seulement la fréquence des mots dans un seul document mais aussi dans tous les autres documents du corpus. Elle détermine la valeur d'un mot en fonction de sa fréquence dans le document et de sa rareté dans l'ensemble du corpus. Les scientifiques des données utilisent TF-IDF dans la classification de texte, la récupération d'informations et l'analyse de l'humeur.

Méthodes de réduction de la dimensionnalité

Les méthodes d'extraction de caractéristiques discutées ici réduisent la complexité des données et améliorent leur interprétabilité. Elles incluent plusieurs approches, telles que l'analyse discriminante linéaire (LDA), l'analyse en composantes principales (PCA) ou l'intégration stochastique de voisinage t-distribuée (t-SNE).

• L'analyse en composantes principales sélectionne les variables dans les données qui expliquent le plus de variation et les utilise pour convertir des données de haute dimension en données de basse dimension. En tant que méthode non supervisée, elle ne prend pas en compte les identifiants de classe.
• L'analyse discriminante linéaire (LDA) identifie des combinaisons de caractéristiques linéaires pour distinguer entre deux classes d'objets. Contrairement à la PCA, la LDA, une méthode supervisée, prend en compte les étiquettes de classe.
• L'intégration stochastique de voisinage t-distribuée (t-SNE) utilise une approche non linéaire pour réduire la dimensionnalité des données tout en conservant leur structure locale. Elle intègre des données de haute dimension dans un espace 2D ou 3D. Cette méthode fonctionne bien pour des ensembles de données complexes.
• Les autoencodeurs se composent d'un encodeur et d'un décodeur. L'encodeur mappe les données brutes à une version de dimension inférieure, également appelée espace latent. Le décodeur mappe l'espace latent aux données brutes originales. Ils créent une représentation compacte des données pour la détection d'anomalies, la modélisation générative et la réduction de la dimensionnalité. Ils entraînent des réseaux de neurones à recréer l'entrée, découvrant des caractéristiques dans les données. Grâce à ces processus, la dimensionnalité est réduite tout en extrayant avec succès des caractéristiques significatives des données.
• L'analyse en composantes indépendantes (ICA) combine des caractéristiques de données liées pour minimiser la dimensionnalité. Elle divise un signal multivarié en sous-composantes additives indépendantes.

Extraction de caractéristiques à partir de signaux

Il existe deux méthodes pour extraire des caractéristiques à partir de signaux, notamment :

• Une transformée de Fourier convertit un signal du domaine temporel ou spatial et le représente dans le domaine fréquentiel. Elle analyse les composants caractéristiques du signal.
• La transformée en ondelettes représente un signal à la fois dans le domaine temporel et fréquentiel. Elle aide à analyser les signaux dont les fréquences varient dans le temps.

Extraction de caractéristiques à partir d'images

Différentes techniques détectent des caractéristiques telles que les contours, les formes et le mouvement dans une image numérique. Voici quelques techniques notables d'extraction de caractéristiques pour les images.

• Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) : Les caractéristiques extraites des couches profondes des CNN facilitent plusieurs tâches de vision par ordinateur, telles que la détection d'objets et la classification d'images.
• La transformation de caractéristiques invariantes à l'échelle (SIFT) : Cette méthode extrait des caractéristiques immuables des images qui restent fiables à n'importe quelle échelle ou changement de rotation, y compris les modifications de l'éclairage. Elle est largement utilisée dans des tâches comme la détection d'objets.
• L'histogramme des gradients orientés (HOG) : Cette technique est utilisée pour la détection d'objets et la reconnaissance de tâches. Elle calcule comment les gradients d'intensité et les directions des contours sont distribués dans une image.

Cas d'utilisation de l'extraction de caractéristiques

Voici quelques cas d'utilisation courants de l'extraction de caractéristiques dans les applications d'apprentissage automatique.

• L'apprentissage par transfert. Les modèles d'apprentissage automatique apprennent sur les ensembles de données spécifiques sur lesquels ils sont entraînés. Supposons que l'ensemble de données du modèle comprenne des essais en anglais ; le modèle apprendra automatiquement les bases de la grammaire anglaise. Lors de l'entraînement d'un nouveau modèle, la même caractéristique du modèle peut être transférée à celui-ci. Ce processus est connu sous le nom d'apprentissage par transfert.

• Récupération, reranking et génération augmentée par récupération. Dans le NLP, les systèmes de récupération extraient d'un vaste corpus de données pour trouver des informations ou des documents pour répondre aux requêtes de recherche. Le reranking améliore la qualité des résultats en réordonnant les résultats en fonction de leur pertinence par rapport à la requête. Les modèles d'extraction de caractéristiques qui s'occupent de la récupération et du reranking assistent dans la génération augmentée par récupération. Ici, les entrées des utilisateurs passent d'abord par une base de connaissances d'un modèle génératif. Les informations pertinentes sont extraites de là pour augmenter l'invite. Cela réduit les hallucinations dans les générations.

Outils et bibliothèques pour l'extraction de caractéristiques

Voici quelques outils et bibliothèques populaires qui s'occupent de l'extraction de caractéristiques.

• OpenCV, une bibliothèque de vision par ordinateur, offre plusieurs techniques d'extraction de caractéristiques d'images, telles que SIFT, les caractéristiques robustes accélérées (SURF) et les caractéristiques FAST orientées et BRIEF tourné (ORB).
• Scikit-learn est une bibliothèque Python avec des techniques d'extraction de caractéristiques telles que l'analyse en composantes principales et l'analyse en composantes indépendantes.
• TensorFlow/Keras sont des bibliothèques de deep learning de Python qui fournissent aux utilisateurs des interfaces de programmation d'applications (API) pour créer et entraîner des réseaux de neurones.
• La bibliothèque Python de Librosa contribue des outils pour l'extraction de caractéristiques à partir de signaux audio.
• PyTorch est similaire à TensorFlow. Il prend en charge la construction d'architectures de réseaux de neurones personnalisés qui assistent les processus d'extraction de caractéristiques.
• Le Natural Language Toolkit (NLTK) est une bibliothèque Python avec des outils pour les tâches de NLP et des techniques d'extraction de caractéristiques à partir de données textuelles, telles que BoW et TF-IDF.
• Le laboratoire de matrices (MATLAB) dispose d'outils de traitement d'images et de signaux, y compris des techniques d'extraction de caractéristiques comme les transformations en ondelettes et de Fourier.
• Gensim fournit des outils pour les tâches de NLP comme la similarité de sujets et la modélisation de documents. C'est une autre bibliothèque Python qui offre des outils d'extraction de caractéristiques à partir de données textuelles.

Donnez un sens aux données brutes

L'extraction de caractéristiques aide à découvrir des informations significatives à partir de données brutes. Avec cela, elle est devenue un processus crucial pour des applications comme la reconnaissance d'images et l'analyse de texte. Choisissez votre technique judicieusement pour obtenir des résultats plus précis.

En savoir plus sur la façon dont l'extraction de caractéristiques rend les modèles de deep learning efficaces dans la classification d'objets et la vision par ordinateur.