L'estrazione delle funzionalità si riferisce al processo di identificazione e selezione delle caratteristiche o degli attributi più importanti, rilevanti e informativi da un determinato set di dati che possono aiutare a previsioni o analisi dei dati accurate ed efficienti basate sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento automatico. In sostanza, l'obiettivo dell'estrazione delle caratteristiche è trasformare i dati originali ad alta dimensione in una forma a dimensione inferiore, preservando le informazioni desiderate ed eliminando rumore, ridondanza e informazioni irrilevanti. Questa tecnica consente una migliore efficienza computazionale, requisiti di archiviazione ridotti e prestazioni del modello potenzialmente migliorate.
L’importanza dell’estrazione delle caratteristiche nel contesto dell’intelligenza artificiale e del machine learning deriva principalmente dalla cosiddetta maledizione della dimensionalità, che si riferisce alla crescente difficoltà di applicare algoritmi di apprendimento e trarre informazioni significative man mano che cresce il numero di dimensioni (o caratteristiche) nel set di dati. Estraendo le caratteristiche vitali dai dati, gli algoritmi possono lavorare in modo più efficace ed efficiente nel fare previsioni o nel dare un senso ai dati.
Esistono due approcci principali all’estrazione delle funzionalità: metodi non supervisionati e supervisionati. I metodi non supervisionati non considerano la variabile target durante la ricerca degli attributi rilevanti, mentre i metodi supervisionati sfruttano la relazione tra le caratteristiche di input e la variabile target per guidare il processo.
I metodi non supervisionati possono essere ulteriormente classificati in:
- Tecniche di riduzione della dimensionalità, come l'analisi delle componenti principali (PCA), che costruisce nuove caratteristiche a dimensione inferiore che catturano la massima variabilità nei dati originali.
- Tecniche di clustering, come il clustering K-means, che raggruppa insieme punti dati simili, consentendo l'estrazione e la semplificazione di funzionalità basate sui dati.
I metodi supervisionati, invece, possono includere:
- Metodi wrapper, come Recursive Feature Elimination (RFE) e Sequential Feature Selector (SFS), che ricercano sistematicamente nello spazio dei sottoinsiemi di funzionalità, valutando le prestazioni di uno specifico modello di Machine Learning per ciascun sottoinsieme.
- Metodi incorporati, comprese tecniche di regolarizzazione (ad esempio, regressione Lasso e Ridge) e alberi decisionali, che eseguono intrinsecamente la selezione delle caratteristiche durante l'addestramento del modello imponendo vincoli sulla complessità del modello o effettuando suddivisioni ottimali nella struttura ad albero.
- Metodi di filtraggio, come correlazione, informazione reciproca e guadagno di informazioni, che valutano il significato delle singole caratteristiche in base alla loro relazione con la variabile target e rimuovono quelle meno rilevanti o ridondanti.
Le applicazioni nel mondo reale dell'estrazione delle caratteristiche abbracciano numerosi domini, dall'elaborazione di immagini e parlato alla comprensione del linguaggio naturale e alla bioinformatica. Ad esempio, nella visione artificiale, i modelli di deep learning come le reti neurali convoluzionali (CNN) imparano automaticamente a estrarre caratteristiche significative dai pixel di immagini grezze, come bordi, forme e trame, durante tutto il processo di addestramento. Allo stesso modo, nell'analisi dei dati testuali, tecniche come l'embedding delle parole, la frequenza del documento inversa alla frequenza dei termini (TF-IDF) e la modellazione degli argomenti sono comunemente impiegate per l'estrazione di caratteristiche non supervisionate dai corpora di testo.
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