Ingénierie Des Fonctionnalités

L'extraction de caractéristiques (Feature Engineering) fait référence à la conversion de données brutes en caractéristiques numériques traitables.Un processus qui préserve les informations dans l’ensemble de données d’origine. Cela produit de meilleurs résultats que l’application directe de l’apprentissage automatique aux données brutes.

L'extraction de caractéristiques peut être effectuée de différentes manières, selon le type de données utilisées et la nature du problème à résoudre. Par exemple, dans le traitement d’images, les caractéristiques peuvent être extraites en analysant les bords, la texture et la couleur d’une image. Dans le traitement du langage naturel, les caractéristiques peuvent être extraites en analysant la fréquence des mots, la longueur des phrases et la présence de termes ou de modèles spécifiques.

L'extraction de caractéristiques peut être effectuée manuellement ou automatiquement :

• L'extraction manuelle de fonctionnalités nécessite d'identifier et de décrire les fonctionnalités pertinentes pour un problème donné et de mettre en œuvre des méthodes pour extraire ces fonctionnalités.Après des décennies de recherche, les ingénieurs et les scientifiques ont développé des méthodes d’extraction de caractéristiques à partir d’images, de signaux et de textes. Un exemple de caractéristique simple est la valeur moyenne d’une fenêtre dans un signal.
• L'extraction automatique de caractéristiques consiste à utiliser des algorithmes spécialisés ou des réseaux profonds pour extraire automatiquement des caractéristiques de signaux ou d'images sans intervention humaine.Cette technique est utile lorsque vous souhaitez passer rapidement des données brutes au développement d’un algorithme d’apprentissage automatique.

Les fonctionnalités extraites sont généralement représentées sous la forme d'un vecteur de fonctionnalités, qui est une liste de valeurs indiquant la présence ou l'absence de chaque fonctionnalité dans les données. Ce vecteur de caractéristiques est ensuite utilisé comme entrée dans un algorithme d’apprentissage automatique pour former un modèle capable de faire des prédictions sur de nouvelles données.

L’extraction de fonctionnalités est une étape critique de l’apprentissage automatique, car la qualité et la pertinence des fonctionnalités extraites affectent directement les performances du modèle. Par conséquent, la sélection de fonctionnalités appropriées et l’application de techniques d’extraction de fonctionnalités efficaces sont essentielles pour garantir que les modèles d’apprentissage automatique sont précis et fiables.

Avec l’essor de l’apprentissage profond, l’extraction de caractéristiques a été largement remplacée par les premières couches de réseaux profonds, mais principalement pour les données d’image.Pour les applications de signaux et de séries chronologiques, l’extraction de caractéristiques reste le premier défi et nécessite une expertise significative pour créer des modèles prédictifs efficaces.