شارك
الرئيسية
1 دقيقةما هو استخراج المزايا؟
هو تقنية تستخدم لتقليل مجموعة بيانات الإدخال الكبيرة في الميزات ذات الصلة. يتم ذلك مع تقليل الأبعاد لتحويل بيانات المدخلات الكبيرة إلى مجموعات أصغر وذات صلة لمعالجتها.
كيف يتم استخراج المزايا؟
توجد طريقتان لاستخراج المزايا من مجموعة البيانات وهما:
- استخراج المزايا اليدوي: هي عملية تحديد ووصف الميزات ذات الصلة بمشكلة معينة وابتكار طريقة لاستخراج هذه الميزات، ويمكن أن يساعد امتلاك فهم جيد للمجال على اتخاذ قرارات جيدة لتحديد الميزات الأكثر أهمية.
- استخراج المزايا الآلي: يتضمن استخدام خوارزميات متخصصة أو شبكات عصبونية عميقة لاستخراج الميزات بشكل تلقائي من الإشارات أو الصور دون الحاجة إلى تدخل بشري.
فوائد استخراج المزايا
يمكن أن يكون استخراج الميزات مفيداً عند تدريب نماذج التعلم الآلي، إذ يؤدي إلى:
- تعزيز سرعة التدريب.
- تحسين دقة النموذج.
- تقليل خطر الإفراط في المواءمة.
- ارتفاع في إمكانية تفسير النموذج.
- تصور أفضل للبيانات.
طرق استخراج المزايا
تستخدم العديد من طرق استخراج الميزات للاستفادة من قيمة البيانات الخام. إليك الأنواع ثلاثة من الأكثر شيوعاً لاستخراج المزايا:
- معالجة الصورة الرقمية: يتم استخدام هذه التقنية لاكتشاف الميزات في الصور الرقمية مثل الحواف أو الأشكال أو الحركة. بمجرد تحديد الميزات يمكن معالجة البيانات لأداء مهام مختلفة تتعلق بتحليل الصورة.
- نموذج حقيبة الكلمات: تستخدم في معالجة اللغة الطبيعية، وتستخرج الكلمات من المصادر القائمة على النصوص مثل صفحات الويب والوثائق ومنشورات الوسائط الاجتماعية وتصنيفها حسب وتيرة الاستخدام.
- أداة الترميز التلقائي: هي شكل من أشكال التعلم غير الموجه لتقليل الضوضاء الموجودة في البيانات بحيث يتم ضغط بيانات الإدخال وترميزها ثم إعادة بنائها كخرج، وتقوم هذه العملية بتقليل أبعاد البيانات، ما يسهّل التركيز فقط على أهم أجزاء المدخلات.