Özellik Çıkarımı

Makine öğrenimi, örüntü tanıma ve görüntü işleme alanlarında kullanılan özellik çıkarımı (öznitelik çıkarımı), girdi olarak verilen ölçülmüş verileri kullanarak türetilmiş değerler (özellikler) oluşturur. Türetilen değerlerin bilgilendirici ve artıksız olması, öğrenme sürecini kolaylaştırıcı olması ve bazı durumlarda insan uzmanlar tarafından daha iyi anlaşılabilir (yorumlanabilir) olması amaçlanır. Özellik çıkarımı, boyut indirgeme konusuyla ilişkilidir.

Genel

Özellik çıkarımı büyük bir veri kümesini açıklamak için gereken kaynak miktarını azaltmayı içerir. Karmaşık bir veri üzerinde analiz yapılırken ortaya çıkan ana problemlerden biri de kullanılan değişken sayısının artmasıdır. Çok fazla değişken içeren analizler genellikle büyük bir bellek alanına ve işlemci gücüne gereksinim duyar, ayrıca sınıflandırma algoritmalarının eğitim kümesine aşırı uymasına sebep olarak tahmin performansını düşürür. Özellik çıkarımı, değişkenlerin kombinasyonlarını oluşturarak bu sorunları aşmayı ve veriyi yeterli bir doğrulukla açıklayabilir olmayı sağlayan yöntemleri tanımlayan genel bir terimdir.

Görüntü işleme

Önemli bir uygulama alanı görüntü işlemedir. Bir görüntünün ya da videonun içinden istenilen kısımların ya da şekillerin (özellikler) çeşitli algoritmalar yardımıyla tespit edilmesi ve yalıtılması için kullanılır. Özellikle optik karakter tanıma konusunda kullanımı önemlidir.

Özellik çıkarma yazılımları

Birçok veri analizi yazılımı özellik çıkarımını ve boyut indirgemeyi içeren paketler sağlar. Yaygın sayısal programlama ortamlarından MATLAB, SciLab, NumPy veR programlama dili bazı basit özellik çıkarma yöntemlerini dahili komutlar ile destekler. Daha özellikli algoritmalara kamuya açık kodlar ya da eklentiler olarak ulaşılabilir.