MerkmalsExtraktion

MerkmalsExtraktion bezeichnet den Prozess der Umwandlung roher oder rohdaten in eine kompakte Menge von Merkmalen, die von Lern- oder Entscheidungsalgorithmen genutzt werden können. Im Deutschen spricht man oft auch von Merkmalsextraktion oder Merkmalsextraktion. Ziel ist es, relevante Informationen hervorzuheben, Rauschen zu reduzieren und die Leistungsfähigkeit von Modellen zu verbessern, häufig durch Reduktion der Dimensionalität.

Der Prozess unterscheidet sich von der Merkmalsauswahl: Bei der Extraktion werden aus den Rohdaten neue Merkmale konstruiert, während die Merkmalsauswahl vorhandene Merkmale lediglich auswählt. Merkmalsextraktion kann sowohl unsupervised als auch supervised erfolgen und dient als Vorverarbeitungsschritt in vielen maschinellen Lern-Pipelines.

Typische Ansätze variieren nach Domäne. In der Bildverarbeitung werden Merkmale wie Kanten, Texturen oder Deskriptoren wie SIFT, SURF oder HOG genutzt. In der natürlichen Sprachverarbeitung kommen Merkmale wie Bag-of-Words, TF-IDF oder Wort-Einbettungen zum Einsatz. In der Audioverarbeitung sind MFCCs gängige Merkmale. Bei Zeitreihen oder Signalen kommen Transformationen wie Fourier- oder Wavelet-Transformationen zum Einsatz. In modernen Systemen werden zunehmend tiefe neuronale Netze verwendet, die Merkmale in End-to-End-Lernen direkt aus den Rohdaten extrahieren.

Anwender nutzen Merkmalsextraktion als zentrale Vorstufe für Klassifikation, Regression oder Clustering. Herausforderungen sind die Wahl relevanter Merkmale, Überanpassung, Interpretierbarkeit und Rechenaufwand. Die Bewertung erfolgt oft über die Verbesserung der Modellleistung oder durch Ablationstests und Merkmals-Wichtungsanalysen. Anwendungen finden sich in Computer Vision, Natural Language Processing, Signal- und Biosignalverarbeitung.