Extração de recursos refere-se ao processo de identificação e seleção das características ou atributos mais importantes, relevantes e informativos de um determinado conjunto de dados que podem ajudar em previsões ou análises de dados precisas e eficientes baseadas em IA e aprendizado de máquina. Em essência, o objetivo da extração de características é transformar os dados originais de alta dimensão em um formato de menor dimensão, preservando as informações desejadas e descartando ruído, redundância e informações irrelevantes. Essa técnica permite maior eficiência computacional, requisitos de armazenamento reduzidos e desempenho do modelo potencialmente aprimorado.
A importância da extração de recursos no contexto de IA e aprendizado de máquina decorre principalmente da chamada maldição da dimensionalidade, que se refere à maior dificuldade de aplicar algoritmos de aprendizagem e obter insights significativos à medida que o número de dimensões (ou recursos) no conjunto de dados aumenta. Ao extrair os recursos vitais dos dados, os algoritmos podem trabalhar de forma mais eficaz e eficiente ao fazer previsões ou dar sentido aos dados.
Existem duas abordagens principais para extração de características: métodos não supervisionados e métodos supervisionados. Os métodos não supervisionados não consideram a variável alvo enquanto procuram atributos relevantes, enquanto os métodos supervisionados aproveitam o relacionamento entre os recursos de entrada e a variável alvo para orientar o processo.
Os métodos não supervisionados podem ser categorizados em:
- Técnicas de redução de dimensionalidade, como Análise de Componentes Principais (PCA), que constrói novos recursos de menor dimensão que capturam a variabilidade máxima nos dados originais.
- Técnicas de clustering, como clustering K-means, que agrupa pontos de dados semelhantes, permitindo a extração e simplificação de recursos baseados em dados.
Os métodos supervisionados, por outro lado, podem incluir:
- Métodos wrapper, como Recursive Feature Elimination (RFE) e Sequential Feature Selector (SFS), que pesquisam sistematicamente no espaço de subconjuntos de recursos, avaliando o desempenho de um modelo específico de Machine Learning para cada subconjunto.
- Métodos incorporados, incluindo técnicas de regularização (por exemplo, regressão Lasso e Ridge) e árvores de decisão, que realizam inerentemente a seleção de recursos enquanto treinam o modelo, impondo restrições à complexidade do modelo ou fazendo divisões ideais na estrutura da árvore.
- Métodos de filtragem, como correlação, informação mútua e ganho de informação, que avaliam a importância de características individuais com base na sua relação com a variável alvo e removem aquelas que são menos relevantes ou redundantes.
As aplicações de extração de recursos no mundo real abrangem vários domínios, desde processamento de imagem e fala até compreensão de linguagem natural e bioinformática. Por exemplo, na visão computacional, modelos de aprendizagem profunda como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) aprendem automaticamente a extrair recursos significativos de pixels de imagem bruta, como bordas, formas e texturas, durante todo o processo de treinamento. Da mesma forma, na análise de dados textuais, técnicas como incorporação de palavras, frequência de documento inversa de frequência de termo (TF-IDF) e modelagem de tópicos são comumente empregadas para extração não supervisionada de recursos de corpora de texto.
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