Extração de recursos
A extração de recursos é um processo no qual os dados são reduzidos de um espaço de alta dimensão para um espaço de menor dimensão. Esse processo é comumente usado nas áreas de visão computacional e aprendizado de máquina, onde os dados são extraídos de imagens ou grandes bancos de dados de informações estruturadas. A extração de recursos é realizada para reduzir a complexidade dos dados e facilitar sua análise.
O processo de extração de recursos vai além da simples eliminação de informações redundantes. Em vez disso, procura identificar e extrair dos dados as características mais relevantes que melhor representam o processo subjacente ou a relação de interesse. A extração de recursos pode ser aplicada a dados lógicos e físicos, o que permite o desenvolvimento de modelos e algoritmos mais significativos que podem capturar melhor a complexidade dos dados.
As técnicas mais comuns para extração de características incluem análise de componentes principais, agrupamento hierárquico, wavelets e transformadas de Fourier. Essas técnicas são aplicadas aos dados para identificar padrões e relacionamentos nos dados que podem ser usados para construir modelos preditivos.
Ao reduzir os dados a um espaço de menor dimensão, a extração de características permite o desenvolvimento de modelos e algoritmos mais eficientes, que podem ser usados para resolver vários problemas de aprendizado de máquina, reconhecimento de imagens e reconhecimento de padrões. Como resultado, a extração de recursos é uma etapa chave de pré-processamento em muitos algoritmos de aprendizado de máquina e é essencial para obter o melhor desempenho possível desses algoritmos.
