피처 엔지니어링

특징 추출(특징 엔지니어링)은 원시 데이터를 처리 가능한 수치적 특징으로 변환하는 것을 말합니다.원본 데이터 세트의 정보를 보존하는 프로세스입니다. 원시 데이터에 머신 러닝을 직접 적용하는 것보다 더 나은 결과를 낳습니다.

특징 추출은 사용되는 데이터 유형과 해결하려는 문제의 특성에 따라 다양한 방법으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 처리에서는 이미지의 모서리, 질감, 색상을 분석하여 특징을 추출할 수 있습니다. 자연어 처리에서는 단어의 빈도, 문장의 길이, 특정 용어나 패턴의 존재 여부를 분석하여 특징을 추출할 수 있습니다.

특징 추출은 수동 또는 자동으로 수행할 수 있습니다.

• 수동 기능 추출에는 주어진 문제와 관련된 기능을 식별하고 설명하고 이러한 기능을 추출하는 방법을 구현하는 것이 필요합니다.수십 년간의 연구 끝에 엔지니어와 과학자들은 이미지, 신호, 텍스트에서 특징을 추출하는 방법을 개발했습니다. 간단한 특징의 예로는 신호의 창의 평균 값이 있습니다.
• 자동적 특징 추출은 인간의 개입 없이 특수 알고리즘이나 딥 네트워크를 사용하여 신호나 이미지에서 특징을 자동으로 추출하는 것입니다.이 기술은 원시 데이터에서 머신 러닝 알고리즘을 개발하는 단계로 빠르게 전환하려는 경우에 유용합니다.

추출된 특징은 일반적으로 특징 벡터로 표현되는데, 특징 벡터는 데이터에서 각 특징의 존재 또는 부재를 나타내는 값의 목록입니다. 그런 다음 이 특징 벡터는 머신 러닝 알고리즘의 입력으로 사용되어 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있는 모델을 학습시킵니다.

특징 추출은 머신 러닝에서 중요한 단계입니다. 추출된 특징의 품질과 관련성은 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 따라서 적절한 기능을 선택하고 효과적인 기능 추출 기술을 적용하는 것은 머신 러닝 모델의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 매우 중요합니다.

딥 러닝의 등장으로 특징 추출은 대체로 딥 네트워크의 첫 번째 계층으로 대체되었지만, 주로 이미지 데이터에 사용됩니다.신호 및 시계열 애플리케이션의 경우, 기능 추출은 여전히 가장 중요한 과제이며 효과적인 예측 모델을 구축하려면 상당한 전문 지식이 필요합니다.