Estrazione delle Caratteristiche: Come Rendere più Facile l'Elaborazione dei Dati

L'estrazione delle caratteristiche estrae le informazioni più utili da una grande quantità di dati. Aiuta a dare un senso ai dati grezzi travolgenti che possono essere difficili da gestire, specialmente nelle applicazioni di apprendimento automatico.

Supponiamo che tu stia analizzando immagini di cani e gatti. L'estrazione delle caratteristiche identifica modelli come la consistenza del pelo o la forma delle orecchie per aiutarti a distinguere tra i due. È un processo critico nel riconoscimento delle immagini.

Il software di riconoscimento delle immagini utilizza l'estrazione delle caratteristiche per identificare e isolare le parti rilevanti di un'immagine in modo che i computer possano comprenderla più facilmente. Questo consente al software di riconoscere rapidamente e accuratamente gli oggetti in un'immagine.

Il processo di estrazione delle caratteristiche può essere eseguito manualmente o automaticamente. Una buona comprensione del contesto o del dominio ti aiuta a estrarre caratteristiche pertinenti se opti per l'opzione manuale.

L'estrazione automatica delle caratteristiche utilizza reti profonde o algoritmi speciali per selezionare componenti pertinenti senza intervento umano. Ti consente di sviluppare modelli di apprendimento automatico rapidamente.

Importanza dell'estrazione delle caratteristiche

L'estrazione delle caratteristiche abilita il riconoscimento di immagini e discorsi, la modellazione predittiva e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). In queste applicazioni, i dati grezzi contengono una moltitudine di caratteristiche irrilevanti o ridondanti che rendono difficile l'elaborazione dei dati.

L'estrazione riduce la complessità dei dati (alias dimensionalità dei dati). Potrebbe comportare la creazione di nuove caratteristiche o la manipolazione dei dati per separare quelle rilevanti da quelle irrilevanti.

Le caratteristiche estratte facilitano la creazione di set di dati più informativi utilizzati nella classificazione, previsione e clustering.

Tecniche di estrazione delle caratteristiche

Di seguito sono riportate alcune tecniche che i data scientist utilizzano per estrarre caratteristiche dai dati grezzi. Considera due fattori quando scegli la tua tecnica: perdita di informazioni e complessità computazionale.

Sfortunatamente, c'è sempre la possibilità di perdere dati essenziali durante il processo di estrazione. Inoltre, alcuni approcci possono essere costosi per set di dati di grandi dimensioni.

Metodi statistici

I metodi statistici riassumono e spiegano i modelli di dati nel processo di estrazione delle caratteristiche.

I suoi attributi comuni sono media, mediana, deviazione standard, covarianza e correlazione, e analisi della regressione. Questi modelli riportano tendenze, diffusione e collegamenti all'interno di una raccolta di dati.

Estrazione delle caratteristiche dai dati testuali

Le tecniche di estrazione delle caratteristiche lavorano per trasformare i dati testuali non organizzati in formati numerici adatti all'uso nei modelli di apprendimento automatico. È una tecnica importante per l'NLP e comprende due metodi:

• Il modello bag of words (BoW) è un metodo di estrazione del testo di base. Mantiene la frequenza delle parole ignorando la struttura o la sequenza. Questo metodo è utile nella classificazione dei documenti, dove ogni parola è presa come caratteristica per addestrare il classificatore.
• La frequenza dei termini-inversa frequenza dei documenti (TF-IDF) trova problemi che non sono comuni nell'intera raccolta di set di dati. È un'estensione del BoW, che considera non solo la frequenza delle parole in un singolo documento ma anche in tutti gli altri documenti del corpus. Determina il valore di una parola in base alla sua frequenza nel documento e alla sua rarità nell'intero corpo di lavoro. I data scientist utilizzano TF-IDF nella classificazione del testo, nel recupero delle informazioni e nell'analisi dell'umore.

Metodi di riduzione della dimensionalità

I metodi di estrazione delle caratteristiche discussi qui riducono la complessità dei dati e migliorano l'interpretabilità. Includono diversi approcci, come l'analisi discriminante lineare (LDA), l'analisi delle componenti principali (PCA) o l'incorporamento stocastico distribuito t (t-SNE).

• L'analisi delle componenti principali seleziona le variabili nei dati che spiegano la maggior parte della variazione e le utilizza per convertire i dati ad alta dimensionalità in dati a bassa dimensionalità. Come metodo non supervisionato, non considera gli identificatori di classe.
• L'analisi discriminante lineare (LDA) identifica combinazioni di caratteristiche lineari per distinguere tra due classi di oggetti. A differenza della PCA, la LDA, un metodo supervisionato, tiene conto delle etichette di classe.
• L'incorporamento stocastico distribuito t (t-SNE) utilizza un approccio non lineare per ridurre la dimensionalità dei dati mantenendo comunque la sua struttura locale. Incorpora dati ad alta dimensionalità in uno spazio 2D o 3D. Questo metodo funziona bene per set di dati complessi.
• Gli autoencoder consistono in un codificatore e un decodificatore. Il codificatore mappa i dati grezzi in una versione a bassa dimensionalità, chiamata anche spazio latente. Il decodificatore mappa lo spazio latente di nuovo ai dati grezzi originali. Creano una rappresentazione compatta dei dati per il rilevamento delle anomalie, la modellazione generativa e la riduzione della dimensionalità. Addestra reti neurali per ricreare l'input, scoprendo caratteristiche nei dati. Attraverso questi processi, la dimensionalità è ridotta mentre le caratteristiche significative dai dati sono estratte con successo.
• L'analisi delle componenti indipendenti (ICA) combina caratteristiche di dati correlate per minimizzare la dimensionalità. Divide un segnale multivariato in sottocomponenti indipendenti additivi.

Estrazione delle caratteristiche dai segnali

Ci sono due metodi per estrarre caratteristiche dai segnali, tra cui:

• Una trasformata di Fourier converte un segnale dal dominio del tempo o dello spazio e lo rappresenta nel dominio della frequenza. Analizza i componenti delle caratteristiche del segnale.
• La trasformata wavelet rappresenta un segnale sia nel dominio del tempo che della frequenza. Aiuta ad analizzare segnali le cui frequenze variano nel tempo.

Estrazione delle caratteristiche dalle immagini

Diverse tecniche rilevano caratteristiche come bordi, forme e movimento in un'immagine digitale. Di seguito sono riportate alcune tecniche notevoli di estrazione delle caratteristiche per le immagini.

• Reti neurali convoluzionali (CNN): Le caratteristiche estratte dagli strati profondi delle CNN facilitano diversi compiti di visione artificiale, come il rilevamento degli oggetti e la classificazione delle immagini.
• La trasformata delle caratteristiche invariante alla scala (SIFT): Questo metodo estrae caratteristiche immutabili dalle immagini che rimangono affidabili a qualsiasi cambiamento di scala o rotazione, comprese le modifiche nell'illuminazione. È ampiamente utilizzato in compiti come il rilevamento degli oggetti.
• Istogramma dei gradienti orientati (HOG): Questa tecnica è utilizzata per il rilevamento degli oggetti e il riconoscimento dei compiti. Calcola come i gradienti di intensità e le direzioni dei bordi sono distribuiti in un'immagine.

Casi d'uso dell'estrazione delle caratteristiche

Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso comuni dell'estrazione delle caratteristiche nelle applicazioni di apprendimento automatico.

• Apprendimento per trasferimento. I modelli di ML apprendono sui set di dati specifici su cui sono addestrati. Supponiamo che il set di dati del modello comprenda saggi in inglese; il modello apprenderà automaticamente le basi della grammatica inglese. Quando si addestra un nuovo modello, la stessa caratteristica del modello può essere trasferita ad esso. Questo processo è noto come apprendimento per trasferimento.

• Recupero, riordinamento e generazione aumentata dal recupero. Nell'NLP, i sistemi di recupero estraggono da un ampio corpus di dati per trovare informazioni o documenti per rispondere alle query di ricerca. Il riordinamento migliora la qualità dei risultati riordinando gli esiti in base alla rilevanza per la query. I modelli di estrazione delle caratteristiche che si occupano di recupero e riordinamento assistono nella generazione aumentata dal recupero. Qui, gli input degli utenti passano prima attraverso una base di conoscenza di un modello generativo. Le informazioni rilevanti vengono prese da lì per aumentare il prompt. Questo riduce le allucinazioni nelle generazioni.

Strumenti e librerie per l'estrazione delle caratteristiche

Di seguito sono riportati alcuni strumenti e librerie popolari che si occupano dell'estrazione delle caratteristiche.

• OpenCV, una libreria di visione artificiale, offre molteplici tecniche di estrazione delle caratteristiche delle immagini, come SIFT, caratteristiche robuste accelerate (SURF) e FAST orientato e BRIEF ruotato (ORB).
• Scikit-learn è una libreria Python con tecniche di estrazione delle caratteristiche come l'analisi delle componenti principali e l'analisi delle componenti indipendenti.
• TensorFlow/Keras sono librerie di deep learning di Python che forniscono agli utenti interfacce di programmazione delle applicazioni (API) per creare e addestrare reti neurali.
• La libreria di Librosa contribuisce con strumenti per l'estrazione delle caratteristiche dai segnali audio.
• PyTorch è simile a TensorFlow. Supporta la costruzione di architetture di reti neurali personalizzate che assistono nei processi di estrazione delle caratteristiche.
• Natural Language Toolkit (NLTK) è una libreria Python con strumenti per compiti di NLP e tecniche di estrazione delle caratteristiche dai dati testuali, come BoW e TF-IDF.
• Matrix Laboratory (MATLAB) ha strumenti di elaborazione delle immagini e dei segnali, comprese tecniche di estrazione delle caratteristiche come le trasformate wavelet e Fourier.
• Gensim fornisce strumenti per compiti di NLP come la somiglianza tra argomenti e la modellazione dei documenti. È un'altra libreria Python che offre strumenti di estrazione delle caratteristiche dai dati testuali.

Dai un senso ai dati grezzi

L'estrazione delle caratteristiche aiuta a scoprire informazioni significative dai dati grezzi. Con questo, è diventato un processo cruciale per applicazioni come il riconoscimento delle immagini e l'analisi del testo. Scegli la tua tecnica con saggezza per ottenere risultati più accurati.

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