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Eingehende Analyse der Merkmalsextraktion und Untersuchung von Beispielen für Merkmalsextraktionsstrategien
Eingehende Analyse der Merkmalsextraktion und Untersuchung von Beispielen für Merkmalsextraktionsstrategien
Beim Merkmalsextrahieren handelt es sich um den Prozess der Datendimensionalitätsreduzierung. Durch Optimierung wird die Menge der Originaldaten reduziert und die Nutzbarkeit der Daten verbessert. Die Verarbeitung großer Datensätze erfordert erhebliche Rechenressourcen, und die Merkmalsextraktion kann die zu verarbeitende Datenmenge effektiv reduzieren und gleichzeitig den ursprünglichen Datensatz dennoch genau beschreiben.
Bei der Merkmalsextraktion handelt es sich um den Prozess der Umwandlung von Rohdaten in digitale Merkmale unter Beibehaltung wichtiger Informationen. Nach der Verarbeitung können genauere Ergebnisse erzielt werden.
Im Gegensatz zur Feature-Auswahl, bei der eine Teilmenge der ursprünglichen Features erhalten bleibt, werden bei der Feature-Extraktion völlig neue Features erstellt.
Wie führe ich eine Feature-Extraktion durch?
Die Merkmalsextraktion kann manuell oder automatisch erfolgen.
Bei der manuellen Merkmalsextraktion müssen für ein bestimmtes Problem relevante Merkmale identifiziert und beschrieben und Methoden zum Extrahieren dieser Merkmale implementiert werden.
Bei der automatischen Merkmalsextraktion werden spezielle Algorithmen oder tiefe Netzwerke verwendet, um automatisch Merkmale aus Signalen oder Bildern ohne menschliches Eingreifen zu extrahieren.
Nach der Forschung haben Ingenieure und Wissenschaftler Methoden zur Merkmalsextraktion für Bilder, Signale und Text entwickelt.
Warum Feature-Extraktion verwenden?
Die Merkmalsextraktion ist nützlich, wenn Sie die Menge der für die Verarbeitung erforderlichen Ressourcen reduzieren müssen, ohne wichtige Informationen zu verlieren. Die Merkmalsextraktion kann auch die Menge redundanter Daten für eine bestimmte Analyse reduzieren, was die Geschwindigkeit des maschinellen Lernens und der Generalisierungsschritte erhöhen kann.
Die Merkmalsextraktion hat außerdem folgende Funktionen:
- Verbessern Sie die Modellgenauigkeit
- Reduzieren Sie das Risiko einer Überanpassung
- Beschleunigen Sie das Modelltraining
- Helfen Sie bei der Datenvisualisierung
- Erhöhen Sie die Interpretierbarkeit des Modells
Anwendung der Merkmalsextraktion
1. Autoencoder
Der Zweck des Autoencoders besteht darin, eine effiziente Datenkodierung beim unbeaufsichtigten Lernen zu erlernen. Die Merkmalsextraktion wird verwendet, um Schlüsselmerkmale in Daten für die Kodierung zu identifizieren, indem aus der Kodierung des Originaldatensatzes gelernt wird, um neue Merkmale abzuleiten.
2. Bag of Words
Bag of Words ist eine Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die in Sätzen, Dokumenten, Websites usw. verwendete Wörter extrahiert und sie nach Häufigkeit ihrer Verwendung klassifiziert. Diese Technik kann auch auf die Bildverarbeitung angewendet werden.
3. Bildverarbeitung
Algorithmen werden verwendet, um Merkmale wie Formen, Kanten oder Bewegung in digitalen Bildern oder Videos zu erkennen. Mit dem Aufkommen des Deep Learning wird die Merkmalsextraktion hauptsächlich für die Bilddatenverarbeitung verwendet.
Wie extrahiere ich Merkmale aus Bilddaten?
Bei der Merkmalsextraktion aus Bilddaten handelt es sich um die Darstellung wichtiger Teile des Bildes in Form kompakter Merkmalsvektoren. In der Vergangenheit wurde dies durch spezielle Algorithmen zur Merkmalserkennung, Merkmalsextraktion und Merkmalsanpassung erreicht. Heutzutage wird durch die Anwendung von Deep Learning in der Bild- und Videoanalyse in Verbindung mit der Verbesserung der Algorithmusfähigkeiten der Schritt der Merkmalsextraktion übersprungen.
Unabhängig davon, welche Methode verwendet wird, erfordern Computer-Vision-Anwendungen wie Bildregistrierung, Objekterkennung und -klassifizierung sowie inhaltsbasierter Bildabruf eine effektive Darstellung von Bildmerkmalen.
Wie extrahiere ich Merkmale aus Signalen?
Das Training von maschinellem Lernen oder Deep Learning direkt anhand von Rohsignalen führt aufgrund hoher Datenraten und Informationsredundanz oft zu schlechten Ergebnissen. Indem zunächst die diskriminierendsten Merkmale in einem Signal durch Merkmalsextraktion identifiziert werden, können diese Merkmale einfacher durch maschinelles Lernen oder Deep-Learning-Algorithmen genutzt werden.
Bei der Analyse von Signalen und Sensordaten können Sie Impuls- und Übergangsmetriken anwenden, das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) messen, spektrale Entropie und Kurtosis schätzen und Leistungsspektren für die Merkmalsextraktion berechnen.
Wie extrahiere ich Merkmale aus der Zeit-Frequenz-Transformation?
Zeit-Frequenz-Transformationen wie die Kurzzeit-Fourier-Transformation (STFT) können als Signaldarstellung von Trainingsdaten in Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning verwendet werden. Beispielsweise werden Faltungs-Neuronale Netze (CNN) häufig für Bilddaten verwendet und können erfolgreich aus 2D-Signaldarstellungen lernen, die durch Zeit-Frequenz-Transformationen zurückgegeben werden.
Abhängig von der spezifischen Anwendung können auch andere Zeit-Frequenz-Umrechnungen verwendet werden. Beispielsweise liefert die konstante Q-Transformation (CQT) eine logarithmisch beabstandete Frequenzverteilung; die kontinuierliche Wavelet-Transformation (CWT) ist häufig wirksam bei der Identifizierung kurzer Transienten in instationären Signalen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEingehende Analyse der Merkmalsextraktion und Untersuchung von Beispielen für Merkmalsextraktionsstrategien. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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15 empfohlene kostenlose Open-Source-Bildanmerkungstools
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über SHAP: Modellerklärung für maschinelles Lernen
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls
Transparent! Eine ausführliche Analyse der Prinzipien der wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier
Identifizieren Sie Über- und Unteranpassung anhand von Lernkurven
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Weltraumforschung und der Siedlungstechnik
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
In den 1950er Jahren wurde die künstliche Intelligenz (KI) geboren. Damals entdeckten Forscher, dass Maschinen menschenähnliche Aufgaben wie das Denken ausführen können. Später, in den 1960er Jahren, finanzierte das US-Verteidigungsministerium künstliche Intelligenz und richtete Labore für die weitere Entwicklung ein. Forscher finden Anwendungen für künstliche Intelligenz in vielen Bereichen, etwa bei der Erforschung des Weltraums und beim Überleben in extremen Umgebungen. Unter Weltraumforschung versteht man die Erforschung des Universums, das das gesamte Universum außerhalb der Erde umfasst. Der Weltraum wird als extreme Umgebung eingestuft, da sich seine Bedingungen von denen auf der Erde unterscheiden. Um im Weltraum zu überleben, müssen viele Faktoren berücksichtigt und Vorkehrungen getroffen werden. Wissenschaftler und Forscher glauben, dass die Erforschung des Weltraums und das Verständnis des aktuellen Zustands aller Dinge dazu beitragen können, die Funktionsweise des Universums zu verstehen und sich auf mögliche Umweltkrisen vorzubereiten
Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in C++: Häufige Herausforderungen und Lösungen
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.
Erklärbare KI: Erklären komplexer KI/ML-Modelle
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
