面向机器学习的特征工程 八、自动化特征提取器:图像特征提取和深度学习

简介: 来源:ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者:friedhelm739 校对:(虚位以待)视觉和声音是人类固有的感觉输入。

来源:ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目

译者:friedhelm739

校对:(虚位以待)

视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的,一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面,语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋,但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。

有趣的是,机器学习的情况是相反的。我们已经在文本分析应用方面取得了比图像或音频更多的进展。以搜索问题为例。人们在信息检索和文本检索方面已经取得了相当多年的成功,而图像和音频搜索仍在不断完善。在过去五年中,深度学习模式的突破最终预示着期待已久的图像和语音分析的革命。

进展的困难与从相应类型的数据中提取有意义特征的困难直接相关。机器学习模型需要语义上有意义的特征进行语义意义的预测。在文本分析中,特别是对于英语这样的语言,其中一个基本的语义单位(一个词)很容易提取,可以很快地取得进展。另一方面,图像和音频被记录为数字像素或波形。图像中的单个“原子”是像素。在音频数据中,它是波形强度的单一测量。它们包含的语义信息远少于数据文本。因此,在图像和音频上的特征提取和工程任务比文本更具挑战性。

在过去的二十年中,计算机视觉研究已经集中在人工标定上,用于提取良好的图像特征。在一段时间内,图像特征提取器,如 SIFT 和 HOG 是标准步骤。深度学习研究的最新发展已经扩展了传统机器学习模型的范围,将自动特征提取作为基础层。他们本质上取代手动定义的特征图像提取器与手动定义的模型,自动学习和提取特征。人工标定仍然存在,只是进一步深入到建模中去。

在本章中,我们将从流行的图像特征提取SIFT和HOG入手,深入研究本书所涵盖的最复杂的建模机制:深度学习的特征工程。

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