Trích xuất tính năng

Trích xuất tính năng hoạt động như thế nào

Các phương pháp trích xuất tính năng thay đổi tùy thuộc vào loại dữ liệu. Đối với hình ảnh, các kỹ thuật có thể bao gồm việc xác định các cạnh, góc, kết cấu hoặc biểu đồ màu bằng các thuật toán có sẵn trong các thư viện như OpenCV . Trong học sâu hiện đại, đặc biệt là trong Mạng nơ-ron tích chập (CNN) được sử dụng trong các mô hình như Ultralytics YOLO , việc trích xuất tính năng thường được học tự động. Các lớp tích chập của mạng áp dụng các bộ lọc cho đầu vào, tạo ra các bản đồ tính năng nắm bắt các mẫu ngày càng phức tạp theo thứ bậc, từ các kết cấu đơn giản đến các bộ phận đối tượng. Đối với dữ liệu văn bản trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) , việc trích xuất có thể bao gồm việc tính toán tần suất thuật ngữ ( TF -IDF) hoặc tạo nhúng từ – các vectơ dày đặc biểu diễn ý nghĩa và mối quan hệ của từ. Các kỹ thuật chung khác để giảm chiều có thể áp dụng cho nhiều loại dữ liệu khác nhau bao gồm Phân tích thành phần chính (PCA) và Nhúng hàng xóm ngẫu nhiên phân phối t (t-SNE) .

Trích xuất tính năng so với Kỹ thuật tính năng

Mặc dù có liên quan, trích xuất tính năng khác với kỹ thuật tính năng . Trích xuất tính năng tập trung cụ thể vào việc chuyển đổi dữ liệu thô thành các tính năng, thường sử dụng các thuật toán đã thiết lập hoặc học tự động (như trong CNN). Kỹ thuật tính năng là thuật ngữ rộng hơn bao gồm trích xuất tính năng nhưng cũng bao gồm việc tạo các tính năng mới từ các tính năng hiện có, chọn các tính năng có liên quan nhất và chuyển đổi các tính năng dựa trên chuyên môn về lĩnh vực và yêu cầu của mô hình. Các mô hình học sâu đã tự động hóa đáng kể phần trích xuất tính năng cho các tác vụ như nhận dạng hình ảnh và phát hiện đối tượng , giúp giảm nhu cầu tạo tính năng thủ công vốn phổ biến trong ML truyền thống.

Ứng dụng trong thế giới thực

Trích xuất tính năng là một phần không thể thiếu của vô số ứng dụng AI:

1. Phân tích hình ảnh y tế: Trong quá trình phân tích MRI hoặc CT scan để phát hiện khối u, trích xuất đặc điểm giúp xác định các mẫu, kết cấu và hình dạng có liên quan chỉ ra các bất thường, phân biệt chúng với mô bình thường. Các mô hình như YOLOv8 có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu như Brain Tumor , trong đó các đặc điểm được trích xuất là chìa khóa để xác định các vùng khối u.
2. Phân tích tình cảm: Để xác định tình cảm (tích cực, tiêu cực, trung lập) của đánh giá của khách hàng, trích xuất tính năng NLP chuyển đổi văn bản thành biểu diễn số (ví dụ: nhúng) nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa, cho phép các mô hình phân loại tình cảm một cách hiệu quả. Khám phá thêm về các trường hợp sử dụng phân tích tình cảm .

Trích xuất tính năng hiệu quả là điều cần thiết để xây dựng các hệ thống AI mạnh mẽ và hiệu quả. Các nền tảng như Ultralytics HUB hợp lý hóa quy trình đào tạo các mô hình vốn có khả năng trích xuất tính năng mạnh mẽ cho các tác vụ từ phát hiện đến phân đoạn hình ảnh . Xử lý dữ liệu trước phù hợp thường diễn ra trước khi trích xuất tính năng để đảm bảo chất lượng dữ liệu.