특징 추출은 정확하고 효율적인 AI 및 머신러닝 기반 예측 또는 데이터 분석에 도움이 될 수 있는 주어진 데이터 세트에서 가장 중요하고 관련성이 높으며 유익한 특성이나 속성을 식별하고 선택하는 프로세스를 의미합니다. 본질적으로 특징 추출의 목표는 원본 고차원 데이터를 저차원 형태로 변환하여 원하는 정보를 유지하면서 노이즈, 중복성 및 관련 없는 정보를 삭제하는 것입니다. 이 기술을 사용하면 계산 효율성이 향상되고 스토리지 요구 사항이 줄어들며 잠재적으로 모델 성능이 향상됩니다.
AI 및 머신러닝 맥락에서 특징 추출의 중요성은 주로 데이터세트의 차원(또는 특징) 수가 증가함에 따라 학습 알고리즘을 적용하고 의미 있는 통찰력을 도출하는 것이 점점 더 어려워지는 소위 차원성의 저주에서 비롯됩니다. 데이터에서 중요한 특징을 추출함으로써 알고리즘은 데이터를 예측하거나 이해하는 데 더욱 효과적이고 효율적으로 작동할 수 있습니다.
특징 추출에는 비지도 방법과 지도 방법이라는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다. 비지도 방법은 관련 속성을 찾는 동안 대상 변수를 고려하지 않는 반면, 감독 방법은 입력 기능과 대상 변수 간의 관계를 활용하여 프로세스를 안내합니다.
비지도 방법은 다음과 같이 더 분류될 수 있습니다.
- 원본 데이터의 최대 가변성을 포착하는 새로운 저차원 특징을 구성하는 주성분 분석(PCA)과 같은 차원 축소 기술.
- 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하는 K-평균 클러스터링과 같은 클러스터링 기술을 통해 데이터 기반 특징 추출 및 단순화가 가능합니다.
반면 감독 방법에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- RFE(Recursive Feature Elimination) 및 SFS(Sequential Feature Selector)와 같은 래퍼 방법은 기능 하위 집합의 공간을 체계적으로 검색하여 각 하위 집합에 대한 특정 기계 학습 모델의 성능을 평가합니다.
- 정규화 기술(예: Lasso 및 Ridge 회귀) 및 의사결정 트리를 포함한 내장된 방법은 모델 복잡성에 대한 제약 조건을 적용하거나 트리 구조에서 최적의 분할을 만들어 모델을 훈련하는 동안 본질적으로 기능 선택을 수행합니다.
- 상관 관계, 상호 정보 및 정보 획득과 같은 필터링 방법은 대상 변수와의 관계를 기반으로 개별 기능의 중요성을 평가하고 관련성이 낮거나 중복되는 기능을 제거합니다.
특징 추출의 실제 적용은 이미지 및 음성 처리부터 자연어 이해 및 생물정보학에 이르기까지 다양한 영역에 걸쳐 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전에서 CNN(Convolutional Neural Networks)과 같은 딥 러닝 모델은 훈련 프로세스 전반에 걸쳐 원시 이미지 픽셀에서 가장자리, 모양, 질감과 같은 의미 있는 특징을 추출하는 방법을 자동으로 학습합니다. 마찬가지로 텍스트 데이터 분석에서는 단어 임베딩, TF-IDF(용어 빈도-역 문서 빈도) 및 주제 모델링과 같은 기술이 텍스트 말뭉치에서 감독되지 않은 특징을 추출하는 데 일반적으로 사용됩니다.
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