Extração de Características: Como Facilitar o Processamento de Dados

A extração de características extrai as informações mais úteis de uma grande quantidade de dados. Ela ajuda a dar sentido a dados brutos avassaladores que podem ser complicados de trabalhar, especialmente em aplicações de aprendizado de máquina.

Digamos que você está analisando fotos de cães e gatos. A extração de características identifica padrões como textura do pelo ou formato das orelhas para ajudar a diferenciar entre os dois. É um processo crítico no reconhecimento de imagens.

O software de reconhecimento de imagens usa a extração de características para identificar e isolar partes relevantes de uma imagem para que os computadores a compreendam mais facilmente. Isso permite que o software reconheça rapidamente e com precisão objetos em uma imagem.

O processo de extração de características pode ser feito manualmente ou automaticamente. Um bom entendimento do contexto ou domínio ajuda a extrair características pertinentes se você optar pela opção manual.

A extração automática de características usa redes profundas ou algoritmos especiais para selecionar componentes pertinentes sem intervenção humana. Isso permite desenvolver modelos de aprendizado de máquina rapidamente.

Importância da extração de características

A extração de características possibilita o reconhecimento de imagem e fala, modelagem preditiva e processamento de linguagem natural (PLN). Nestas aplicações, os dados brutos contêm uma multitude de características irrelevantes ou redundantes que tornam o processamento de dados complicado.

A extração reduz a complexidade dos dados (também conhecida como dimensionalidade dos dados). Pode envolver a criação de novas características ou manipulação de dados para separar as relevantes das irrelevantes.

As características extraídas facilitam a criação de conjuntos de dados mais informativos usados em classificação, previsão e agrupamento.

Técnicas de extração de características

Abaixo estão algumas técnicas que cientistas de dados usam para extrair características de dados brutos. Considere dois fatores ao escolher sua técnica: perda de informação e complexidade computacional.

Infelizmente, sempre há a chance de perder dados essenciais durante o processo de extração. Além disso, algumas abordagens podem ser dispendiosas para grandes conjuntos de dados.

Métodos estatísticos

Métodos estatísticos resumem e explicam padrões de dados no processo de extração de características.

Seus atributos comuns são média, mediana, desvio padrão, covariância e correlação, e análise de regressão. Esses modelos relatam tendências, dispersão e conexões dentro de uma coleção de dados.

Extração de características de dados textuais

Técnicas de extração de características trabalham para transformar dados textuais desorganizados em formatos numéricos adequados para uso em modelos de aprendizado de máquina. É uma técnica importante para PLN, e compreende dois métodos:

• O modelo de saco de palavras (BoW) é um método básico de extração de texto. Ele mantém a frequência das palavras enquanto ignora a estrutura ou sequência. Este método é útil na classificação de documentos, onde cada palavra é tomada como uma característica para treinar o classificador.
• Frequência de termo-inverso da frequência de documento (TF-IDF) encontra problemas que não são comuns na coleção geral de conjuntos de dados. É uma extensão do BoW, que considera não apenas a frequência das palavras em um único documento, mas todos os outros documentos no corpus. Ele determina o valor de uma palavra com base em sua frequência no documento e sua raridade em todo o corpo de trabalho. Cientistas de dados usam TF-IDF em classificação de texto, recuperação de informações e análise de humor.

Métodos de redução de dimensionalidade

Os métodos de extração de características discutidos aqui reduzem a complexidade dos dados e melhoram a interpretabilidade. Eles incluem várias abordagens, como análise discriminante linear (LDA), análise de componentes principais (PCA) ou incorporação de vizinhos estocásticos distribuídos t (t-SNE).

• Análise de componentes principais seleciona variáveis nos dados que representam a maior variação e as usa para converter dados de alta dimensão em dados de baixa dimensão. Como um método não supervisionado, ele não considera identificadores de classe.
• Análise discriminante linear (LDA) identifica combinações lineares de características para distinguir entre duas classes de objetos. Ao contrário do PCA, o LDA, um método supervisionado, leva em conta os rótulos de classe.
• Incorporação de vizinhos estocásticos distribuídos t (t-SNE) usa uma abordagem não linear para reduzir a dimensionalidade dos dados enquanto ainda retém sua estrutura local. Ele incorpora dados de alta dimensão em espaço 2D ou 3D. Este método funciona bem para conjuntos de dados complexos.
• Autoencoders consistem em um codificador e um decodificador. O codificador mapeia dados brutos para uma versão de menor dimensão, também chamada de espaço latente. O decodificador mapeia o espaço latente de volta para os dados brutos originais. Eles criam uma representação compacta dos dados para detecção de anomalias, modelagem generativa e redução de dimensionalidade. Treina redes neurais para recriar a entrada, descobrindo características nos dados. Através desses processos, a dimensionalidade é reduzida enquanto características significativas dos dados são extraídas com sucesso.
• Análise de componentes independentes (ICA) combina características de dados relacionadas para minimizar a dimensionalidade. Ele divide um sinal multivariado em subcomponentes independentes aditivos.

Extração de características de sinais

Existem dois métodos para extrair características de sinais, incluindo:

• Uma transformada de Fourier converte um sinal do domínio do tempo ou espaço e o representa no domínio da frequência. Ele analisa os componentes de características do sinal.
• A transformada wavelet representa um sinal tanto no domínio do tempo quanto no domínio da frequência. Ela ajuda a analisar sinais cujas frequências variam ao longo do tempo.

Extração de características de imagens

Diferentes técnicas detectam características como bordas, formas e movimento em uma imagem digital. Abaixo estão algumas técnicas notáveis de extração de características para imagens.

• Redes neurais convolucionais (CNN): Características extraídas de camadas profundas de CNN facilitam várias tarefas de visão computacional, como detecção de objetos e classificação de imagens.
• Transformada de características invariante à escala (SIFT): Este método extrai características imutáveis de imagens que permanecem confiáveis em qualquer mudança de escala ou rotação, incluindo modificações na configuração de iluminação. É amplamente usado em tarefas como detecção de objetos.
• Histograma de gradientes orientados (HOG): Esta técnica é usada para detecção de objetos e reconhecimento de tarefas. Ela calcula como os gradientes de intensidade e direções de borda são distribuídos em uma imagem.

Casos de uso de extração de características

Abaixo estão alguns casos de uso comuns de extração de características em aplicações de aprendizado de máquina.

• Aprendizado por transferência. Modelos de ML aprendem sobre os conjuntos de dados específicos nos quais são treinados. Suponha que o conjunto de dados do modelo compreenda redações em inglês; o modelo aprenderá automaticamente o básico da gramática inglesa. Ao treinar um novo modelo, a mesma característica do modelo pode ser transferida para ele. Este processo é conhecido como aprendizado por transferência.

• Recuperação, reclassificação e geração aumentada por recuperação. No PLN, sistemas de recuperação extraem de um extenso corpus de dados para encontrar informações ou documentos para responder a consultas de pesquisa. A reclassificação melhora a qualidade dos resultados reordenando os resultados com base na relevância para a consulta. Modelos de extração de características que atendem à recuperação e reclassificação auxiliam na geração aumentada por recuperação. Aqui, as entradas do usuário passam primeiro por uma base de conhecimento de um modelo generativo. Informações relevantes são retiradas de lá para aumentar o prompt. Isso reduz alucinações nas gerações.

Ferramentas e bibliotecas para extração de características

Abaixo estão algumas ferramentas e bibliotecas populares que atendem à extração de características.

• OpenCV, uma biblioteca de visão computacional, oferece múltiplas técnicas de extração de características de imagem, como SIFT, características robustas aceleradas (SURF) e FAST orientado e BRIEF rotacionado (ORB).
• Scikit-learn é uma biblioteca Python com técnicas de extração de características como análise de componentes principais e análise de componentes independentes.
• TensorFlow/Keras são bibliotecas de aprendizado profundo do Python que fornecem aos usuários interfaces de programação de aplicativos (APIs) para criar e treinar redes neurais.
• A biblioteca Python do Librosa contribui com ferramentas para extração de características de sinais de áudio.
• PyTorch é semelhante ao TensorFlow. Ele suporta a construção de arquiteturas de redes neurais personalizadas que auxiliam nos processos de extração de características.
• Natural Language Toolkit (NLTK) é uma biblioteca Python com ferramentas para tarefas de PLN e técnicas de extração de características de dados textuais, como BoW e TF-IDF.
• Matrix Laboratory (MATLAB) possui ferramentas de processamento de imagem e sinal, incluindo técnicas de extração de características como transformadas wavelet e Fourier.
• Gensim fornece ferramentas para tarefas de PLN como similaridade de tópicos e modelagem de documentos. É outra biblioteca Python que oferece ferramentas de extração de características de dados textuais.

Faça sentido dos dados brutos

A extração de características ajuda a descobrir informações significativas de dados brutos. Com isso, tornou-se um processo crucial para aplicações como reconhecimento de imagem e análise de texto. Escolha sua técnica sabiamente para obter resultados mais precisos.

Saiba mais sobre como a extração de características torna modelos de aprendizado profundo eficazes na classificação de objetos e visão computacional.