Extracción de características: Cómo facilitar el procesamiento de datos

La extracción de características extrae la información más útil de una gran cantidad de datos. Te ayuda a comprender datos en bruto abrumadores que pueden ser complicados de manejar, especialmente en aplicaciones de aprendizaje automático.

Supongamos que estás analizando imágenes de perros y gatos. La extracción de características identifica patrones como la textura del pelaje o la forma de las orejas para ayudarte a diferenciar entre los dos. Es un proceso crítico en el reconocimiento de imágenes.

El software de reconocimiento de imágenes utiliza la extracción de características para identificar y aislar partes relevantes de una imagen para que las computadoras la entiendan más fácilmente. Esto permite que el software reconozca objetos en una imagen de manera rápida y precisa.

El proceso de extracción de características puede realizarse manual o automáticamente. Un buen entendimiento del contexto o dominio te ayuda a extraer características relevantes si optas por la opción manual.

La extracción automática de características utiliza redes profundas o algoritmos especiales para seleccionar componentes pertinentes sin intervención humana. Te permite desarrollar modelos de aprendizaje automático rápidamente.

Importancia de la extracción de características

La extracción de características permite el reconocimiento de imágenes y voz, la modelización predictiva y el procesamiento del lenguaje natural (PLN). En estas aplicaciones, los datos en bruto contienen una multitud de características irrelevantes o redundantes que hacen que el procesamiento de datos sea complicado.

La extracción reduce la complejidad de los datos (también conocida como dimensionalidad de los datos). Puede implicar la creación de nuevas características o manipulación de datos para separar las relevantes de las irrelevantes.

Las características extraídas facilitan la creación de conjuntos de datos más informativos utilizados en clasificación, predicción y agrupamiento.

Técnicas de extracción de características

A continuación se presentan algunas técnicas que los científicos de datos utilizan para extraer características de datos en bruto. Considera dos factores al elegir tu técnica: la pérdida de información y la complejidad computacional.

Desafortunadamente, siempre existe la posibilidad de perder datos esenciales durante el proceso de extracción. Además, algunos enfoques pueden ser costosos para conjuntos de datos grandes.

Métodos estadísticos

Los métodos estadísticos resumen y explican patrones de datos en el proceso de extracción de características.

Sus atributos comunes son la media, la mediana, la desviación estándar, la covarianza y la correlación, y el análisis de regresión. Estos modelos informan sobre tendencias, dispersión y vínculos dentro de una colección de datos.

Extracción de características de datos textuales

Las técnicas de extracción de características trabajan para transformar datos textuales desorganizados en formatos numéricos adecuados para su uso en modelos de aprendizaje automático. Es una técnica importante para el PLN, y comprende dos métodos:

• El modelo de bolsa de palabras (BoW) es un método básico de extracción de texto. Mantiene la frecuencia de las palabras mientras ignora la estructura o secuencia. Este método es útil en la clasificación de documentos, donde cada palabra se toma como una característica para entrenar al clasificador.
• La frecuencia de término-inversa frecuencia de documento (TF-IDF) encuentra problemas que no son comunes en la colección general de conjuntos de datos. Es una extensión de BoW, que considera no solo la frecuencia de las palabras en un solo documento, sino en todos los demás documentos del corpus. Determina el valor de una palabra en función de su frecuencia en el documento y su rareza en todo el cuerpo de trabajo. Los científicos de datos utilizan TF-IDF en la clasificación de texto, la recuperación de información y el análisis de sentimientos.

Métodos de reducción de dimensionalidad

Los métodos de extracción de características discutidos aquí reducen la complejidad de los datos y mejoran la interpretabilidad. Incluyen varios enfoques, como el análisis discriminante lineal (LDA), el análisis de componentes principales (PCA) o el incrustado de vecinos estocásticos distribuidos t (t-SNE).

• El análisis de componentes principales selecciona variables en los datos que representan la mayor variación y las utiliza para convertir datos de alta dimensionalidad a datos de menor dimensionalidad. Como método no supervisado, no considera los identificadores de clase.
• El análisis discriminante lineal (LDA) identifica combinaciones lineales de características para distinguir entre dos clases de objetos. A diferencia de PCA, LDA, un método supervisado, tiene en cuenta las etiquetas de clase.
• El incrustado de vecinos estocásticos distribuidos t (t-SNE) utiliza un enfoque no lineal para reducir la dimensionalidad de los datos mientras conserva su estructura local. Incrusta datos de alta dimensionalidad en un espacio 2D o 3D. Este método funciona bien para conjuntos de datos complejos.
• Los autoencoders consisten en un codificador y un decodificador. El codificador mapea datos en bruto a una versión de menor dimensionalidad, también llamada espacio latente. El decodificador mapea el espacio latente de nuevo a los datos en bruto originales. Crean una representación compacta de los datos para la detección de anomalías, la modelización generativa y la reducción de dimensionalidad. Entrena redes neuronales para recrear la entrada, descubriendo características en los datos. A través de estos procesos, la dimensionalidad se reduce mientras se extraen con éxito características significativas de los datos.
• El análisis de componentes independientes (ICA) combina características de datos relacionadas para minimizar la dimensionalidad. Divide una señal multivariante en subcomponentes independientes aditivos.

Extracción de características de señales

Existen dos métodos para extraer características de señales, incluyendo:

• Una transformada de Fourier convierte una señal del dominio del tiempo o del espacio y la representa en el dominio de la frecuencia. Analiza los componentes de características de la señal.
• La transformada wavelet representa una señal tanto en el dominio del tiempo como en el de la frecuencia. Ayuda a analizar señales cuyas frecuencias varían con el tiempo.

Extracción de características de imágenes

Diferentes técnicas detectan características como bordes, formas y movimiento en una imagen digital. A continuación se presentan algunas técnicas notables de extracción de características para imágenes.

• Redes neuronales convolucionales (CNN): Las características extraídas de capas profundas de CNN facilitan varias tareas de visión por computadora, como la detección de objetos y la clasificación de imágenes.
• Transformada de características invariante a escala (SIFT): Este método extrae características inmutables de imágenes que permanecen confiables ante cualquier cambio de escala o rotación, incluidas las modificaciones en la configuración de iluminación. Se utiliza ampliamente en tareas como la detección de objetos.
• Histograma de gradientes orientados (HOG): Esta técnica se utiliza para la detección de objetos y el reconocimiento de tareas. Calcula cómo se distribuyen los gradientes de intensidad y las direcciones de los bordes en una imagen.

Casos de uso de la extracción de características

A continuación se presentan algunos casos de uso comunes de la extracción de características en aplicaciones de aprendizaje automático.

• Aprendizaje por transferencia. Los modelos de aprendizaje automático aprenden sobre los conjuntos de datos específicos en los que se entrenan. Supongamos que el conjunto de datos del modelo comprende ensayos en inglés; el modelo aprenderá automáticamente los conceptos básicos de la gramática inglesa. Al entrenar un nuevo modelo, la misma característica del modelo puede transferirse a él. Este proceso se conoce como aprendizaje por transferencia.

• Recuperación, reordenamiento y generación aumentada por recuperación. En el PLN, los sistemas de recuperación extraen de un extenso corpus de datos para encontrar información o documentos para responder a consultas de búsqueda. El reordenamiento mejora la calidad de los resultados al reordenar los resultados en función de su relevancia para la consulta. Los modelos de extracción de características que atienden a la recuperación y el reordenamiento ayudan en la generación aumentada por recuperación. Aquí, las entradas del usuario pasan primero por una base de conocimiento de un modelo generativo. La información relevante se toma de allí para aumentar el aviso. Esto reduce las alucinaciones en las generaciones.

Herramientas y bibliotecas para la extracción de características

A continuación se presentan algunas herramientas y bibliotecas populares que atienden a la extracción de características.

• OpenCV, una biblioteca de visión por computadora, ofrece múltiples técnicas de extracción de características de imágenes, como SIFT, características robustas aceleradas (SURF) y FAST orientado y BRIEF rotado (ORB).
• Scikit-learn es una biblioteca de Python con técnicas de extracción de características como el análisis de componentes principales y el análisis de componentes independientes.
• TensorFlow/Keras son bibliotecas de aprendizaje profundo de Python que proporcionan a los usuarios interfaces de programación de aplicaciones (APIs) para crear y entrenar redes neuronales.
• La biblioteca de Python de Librosa contribuye con herramientas para la extracción de características de señales de audio.
• PyTorch es similar a TensorFlow. Soporta la construcción de arquitecturas de redes neuronales personalizadas que ayudan en los procesos de extracción de características.
• El Kit de Herramientas de Lenguaje Natural (NLTK) es una biblioteca de Python con herramientas para tareas de PLN y técnicas de extracción de características de datos textuales, como BoW y TF-IDF.
• El Laboratorio de Matrices (MATLAB) tiene herramientas de procesamiento de imágenes y señales, incluidas técnicas de extracción de características como las transformadas wavelet y de Fourier.
• Gensim proporciona herramientas para tareas de PLN como la similitud de temas y la modelización de documentos. Es otra biblioteca de Python que ofrece herramientas de extracción de características de datos textuales.

Comprende los datos en bruto

La extracción de características ayuda a descubrir información significativa de los datos en bruto. Con esto, se ha convertido en un proceso crucial para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes y el análisis de texto. Elige tu técnica sabiamente para obtener resultados más precisos.

Aprende más sobre cómo la extracción de características hace que los modelos de aprendizaje profundo sean efectivos en la clasificación de objetos y la visión por computadora.