Merkmalsextraktion
Der Prozess der Abbildung von Rohdaten (z. B. Text, Bilder) in numerische Repräsentationen (Merkmale), die für die Eingabe in ML-Algorithmen geeignet sind.
Definition
Automatisierte oder algorithmische Transformation unstrukturierter Daten in Vektoren fester Länge — unter Verwendung von Techniken wie TF-IDF für Text, SIFT für Bilder oder Spektralmerkmale für Audio. Moderne Ansätze beinhalten erlernte Einbettungen (BERT, Word2Vec). Die Unternehmensleitung muss sicherstellen, dass Extraktionsmethoden domänenübergreifend verallgemeinert werden, keine vertraulichen Informationen durchsickern lassen und robust gegen Datendrift oder kontradiktorische Störungen bleiben.
Real-World Example
Ein Sprache-zu-Text-System verwendet MEL-Frequenz-Zepstralkoeffizienten (MFCCs), um Audiomerkmale aus Rohwellenformen zu extrahieren. Diese Funktionen werden in ein neuronales Netzwerk eingespeist, das Wortfehlerraten auf dem neuesten Stand der Technik erreicht. Das Team überwacht die MFCC-Verteilungen im Laufe der Zeit, um Probleme mit der Mikrofonabweichung in den eingesetzten Geräten zu erkennen.
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