Feature-Engineering
Unter Merkmalsextraktion (Feature Engineering) versteht man die Umwandlung von Rohdaten in verarbeitbare numerische Merkmale.Ein Prozess, bei dem die Informationen im ursprünglichen Datensatz erhalten bleiben. Es führt zu besseren Ergebnissen als die direkte Anwendung von maschinellem Lernen auf Rohdaten.
Die Merkmalsextraktion kann auf verschiedene Arten erfolgen, abhängig von der Art der verwendeten Daten und der Art des zu lösenden Problems. Beispielsweise können bei der Bildverarbeitung Merkmale durch die Analyse der Kanten, Textur und Farbe eines Bildes extrahiert werden. Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache können Merkmale durch die Analyse der Worthäufigkeit, der Satzlänge und des Vorhandenseins bestimmter Begriffe oder Muster extrahiert werden.
Die Merkmalsextraktion kann manuell oder automatisch erfolgen:
- Die manuelle Merkmalsextraktion erfordert die Identifizierung und Beschreibung der für ein bestimmtes Problem relevanten Merkmale und die Implementierung von Methoden zum Extrahieren dieser Merkmale.Nach jahrzehntelanger Forschung haben Ingenieure und Wissenschaftler Methoden zur Merkmalsextraktion aus Bildern, Signalen und Texten entwickelt. Ein Beispiel für ein einfaches Merkmal ist der Mittelwert eines Fensters in einem Signal.
- Bei der automatischen Merkmalsextraktion werden spezielle Algorithmen oder tiefe Netzwerke verwendet, um ohne menschliches Eingreifen automatisch Merkmale aus Signalen oder Bildern zu extrahieren.Diese Technik ist nützlich, wenn Sie schnell von Rohdaten zur Entwicklung eines maschinellen Lernalgorithmus gelangen möchten.
Die extrahierten Merkmale werden normalerweise als Merkmalsvektor dargestellt, bei dem es sich um eine Liste von Werten handelt, die das Vorhandensein oder Fehlen jedes Merkmals in den Daten angeben. Dieser Merkmalsvektor wird dann als Eingabe für einen maschinellen Lernalgorithmus verwendet, um ein Modell zu trainieren, das Vorhersagen auf der Grundlage neuer Daten treffen kann.
Die Merkmalsextraktion ist ein entscheidender Schritt beim maschinellen Lernen, da die Qualität und Relevanz der extrahierten Merkmale die Leistung des Modells direkt beeinflussen. Daher sind die Auswahl geeigneter Merkmale und die Anwendung effektiver Techniken zur Merkmalsextraktion von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Modelle des maschinellen Lernens genau und zuverlässig sind.
Mit dem Aufkommen des Deep Learning wurde die Merkmalsextraktion weitgehend durch die ersten Schichten tiefer Netzwerke ersetzt – allerdings hauptsächlich für Bilddaten.Bei Signal- und Zeitreihenanwendungen bleibt die Merkmalsextraktion die erste Herausforderung und erfordert erhebliches Fachwissen, um effektive Vorhersagemodelle zu erstellen.