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Analyse approfondie de l'extraction de fonctionnalités et exploration d'exemples de stratégies d'extraction de fonctionnalités
Analyse approfondie de l'extraction de fonctionnalités et exploration d'exemples de stratégies d'extraction de fonctionnalités
L'extraction de fonctionnalités est le processus de réduction de la dimensionnalité des données. Grâce à l'optimisation, elle réduit la quantité de données originales et améliore la convivialité des données. Le traitement de grands ensembles de données nécessite des ressources informatiques importantes, et l'extraction de caractéristiques peut réduire efficacement la quantité de données à traiter tout en décrivant avec précision l'ensemble de données d'origine.
L'extraction de caractéristiques est le processus de conversion de données brutes en caractéristiques numériques, en conservant les informations clés. Après traitement, des résultats plus précis peuvent être obtenus.
Contrairement à la sélection de fonctionnalités, qui conserve un sous-ensemble des fonctionnalités d'origine, l'extraction de fonctionnalités crée des fonctionnalités entièrement nouvelles.
Comment effectuer une extraction de fonctionnalités ?
L'extraction de fonctionnalités peut être effectuée manuellement ou automatiquement.
L'extraction manuelle de fonctionnalités nécessite d'identifier et de décrire les fonctionnalités pertinentes pour un problème spécifique et de mettre en œuvre des méthodes pour extraire ces fonctionnalités.
L'extraction automatique de caractéristiques implique l'utilisation d'algorithmes spécialisés ou de réseaux profonds pour extraire automatiquement des caractéristiques de signaux ou d'images sans intervention humaine.
Après des recherches, ingénieurs et scientifiques ont développé des méthodes d'extraction de caractéristiques pour les images, les signaux et le texte.
Pourquoi utiliser l'extraction de fonctionnalités ?
L'extraction de fonctionnalités est utile lorsque vous devez réduire la quantité de ressources nécessaires au traitement sans perdre d'informations importantes. L'extraction de fonctionnalités peut également réduire la quantité de données redondantes pour une analyse donnée, ce qui peut augmenter la vitesse des étapes d'apprentissage automatique et de généralisation.
L'extraction de fonctionnalités a également les fonctions suivantes :
- Améliorer la précision du modèle
- Réduire le risque de surajustement
- Accélérer la formation du modèle
- Aide à la visualisation des données
- Augmenter l'interprétabilité du modèle
Application de l'extraction de fonctionnalités
1. Autoencoder
Le but de l'autoencodeur est d'apprendre un codage efficace des données dans un apprentissage non supervisé. L'extraction de fonctionnalités est utilisée pour identifier les fonctionnalités clés des données à coder en apprenant du codage de l'ensemble de données d'origine pour dériver de nouvelles fonctionnalités.
2. Sac de mots
Sac de mots est une technologie de traitement du langage naturel qui extrait les mots utilisés dans des phrases, des documents, des sites Web, etc. et les classe par fréquence d'utilisation. Cette technique peut également être appliquée au traitement d'images.
3. Traitement d'image
Les algorithmes sont utilisés pour détecter des caractéristiques telles que des formes, des bords ou des mouvements dans des images ou des vidéos numériques. Avec l’essor du deep learning, l’extraction de caractéristiques est principalement utilisée pour le traitement des données d’image.
Comment extraire des fonctionnalités à partir de données d'image ?
L'extraction de caractéristiques à partir de données d'image implique de représenter les parties clés de l'image sous la forme de vecteurs de caractéristiques compacts. Dans le passé, cela était réalisé grâce à des algorithmes spécialisés de détection de fonctionnalités, d’extraction de fonctionnalités et de correspondance de fonctionnalités. De nos jours, avec l’application du deep learning dans l’analyse d’images et de vidéos, associée à l’amélioration des capacités des algorithmes, l’étape d’extraction des caractéristiques a été ignorée.
Cependant, quelle que soit la méthode utilisée, les applications de vision par ordinateur telles que l'enregistrement d'images, la détection et la classification d'objets et la récupération d'images basée sur le contenu nécessitent une représentation efficace des caractéristiques de l'image.
Comment extraire des caractéristiques des signaux ?
La formation au machine learning ou au deep learning directement à l'aide de signaux bruts produit souvent de mauvais résultats en raison des débits de données élevés et de la redondance des informations. En identifiant d'abord les caractéristiques les plus discriminantes d'un signal grâce à l'extraction de caractéristiques, ces caractéristiques peuvent être plus facilement utilisées par les algorithmes d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond.
Lors de l'analyse des signaux et des données des capteurs, vous pouvez appliquer des mesures d'impulsion et de transition, mesurer le rapport signal/bruit (SNR), estimer l'entropie spectrale et l'aplatissement et calculer les spectres de puissance pour l'extraction de caractéristiques.
Comment extraire des caractéristiques de la transformation temps-fréquence ?
Les transformations temps-fréquence, telles que la transformée de Fourier à court terme (STFT), peuvent être utilisées comme représentation de signal des données d'entraînement dans les modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Par exemple, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont couramment utilisés sur les données d'image et peuvent apprendre avec succès des représentations de signaux 2D renvoyées par des transformations temps-fréquence.
D'autres conversions temps-fréquence peuvent également être utilisées, en fonction de l'application spécifique. Par exemple, la transformée à Q constant (CQT) fournit une distribution de fréquences espacées de manière logarithmique ; la transformée en ondelettes continue (CWT) est souvent efficace pour identifier les transitoires courts dans les signaux non stationnaires.
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15 outils d'annotation d'images gratuits open source recommandés
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
L'annotation d'images est le processus consistant à associer des étiquettes ou des informations descriptives à des images pour donner une signification et une explication plus profondes au contenu de l'image. Ce processus est essentiel à l’apprentissage automatique, qui permet d’entraîner les modèles de vision à identifier plus précisément les éléments individuels des images. En ajoutant des annotations aux images, l'ordinateur peut comprendre la sémantique et le contexte derrière les images, améliorant ainsi la capacité de comprendre et d'analyser le contenu de l'image. L'annotation d'images a un large éventail d'applications, couvrant de nombreux domaines, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les modèles de vision graphique. Elle a un large éventail d'applications, telles que l'assistance aux véhicules pour identifier les obstacles sur la route, en aidant à la détection. et le diagnostic des maladies grâce à la reconnaissance d'images médicales. Cet article recommande principalement de meilleurs outils d'annotation d'images open source et gratuits. 1.Makesens
Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
IA explicable : Expliquer les modèles IA/ML complexes
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
Perspectives sur les tendances futures de la technologie Golang dans l'apprentissage automatique
May 08, 2024 am 10:15 AM
Le potentiel d'application du langage Go dans le domaine de l'apprentissage automatique est énorme. Ses avantages sont les suivants : Concurrence : il prend en charge la programmation parallèle et convient aux opérations intensives en calcul dans les tâches d'apprentissage automatique. Efficacité : les fonctionnalités du garbage collector et du langage garantissent l’efficacité du code, même lors du traitement de grands ensembles de données. Facilité d'utilisation : la syntaxe est concise, ce qui facilite l'apprentissage et l'écriture d'applications d'apprentissage automatique.
