Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur merupakan proses reduksi data dari ruang berdimensi tinggi ke ruang berdimensi lebih rendah. Proses ini biasanya digunakan dalam bidang visi komputer dan pembelajaran mesin, di mana data diekstraksi dari gambar atau database besar berisi informasi terstruktur. Ekstraksi fitur dilakukan untuk mengurangi kompleksitas data dan memudahkan analisis.
Proses ekstraksi fitur lebih dari sekadar menghilangkan informasi yang berlebihan. Sebaliknya, pendekatan ini berupaya mengidentifikasi dan mengekstrak fitur paling relevan dari data yang paling mewakili proses mendasar atau hubungan kepentingan. Ekstraksi fitur dapat diterapkan pada data logis dan fisik, yang memungkinkan pengembangan model dan algoritme yang lebih bermakna sehingga dapat menangkap kompleksitas data dengan lebih baik.
Teknik yang paling umum untuk ekstraksi fitur meliputi analisis komponen utama, pengelompokan hierarki, wavelet, dan Transformasi Fourier. Teknik-teknik ini diterapkan pada data untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data yang dapat digunakan untuk membangun model prediktif.
Dengan mereduksi data ke ruang berdimensi lebih rendah, ekstraksi fitur memungkinkan pengembangan model dan algoritme yang lebih efisien, yang dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah dalam pembelajaran mesin, pengenalan gambar, dan pengenalan pola. Oleh karena itu, ekstraksi fitur merupakan langkah prapemrosesan utama dalam banyak algoritme pembelajaran mesin dan penting untuk mencapai performa terbaik dari algoritme tersebut.
