Representaatiomenetelmiä

Representaatiomenetelmiä, eli representaatiomenetelmiä koneoppimisessa ja tekoälyssä, ovat tekniikoita, joilla dataa muunnetaan muotoon, joka helpottaa koneoppimisalgoritmien oppimista ja suorituskykyä. Tavoitteena on löytää datasta olennaisia piirteitä ja rakenteita, jotka auttavat mallia ymmärtämään ja tekemään ennusteita.

Yksi yleisimmistä representaatiomenetelmistä on piirteiden valinta (feature selection), jossa pyritään tunnistamaan ja valitsemaan alkuperäisestä datasta ne piirteet, jotka ovat kaikkein informatiivisimpia ja relevantimpia. Tällä pyritään vähentämään datan ulottuvuutta ja parantamaan mallin yleistyskykyä. Toinen lähestymistapa on piirteiden louhinta (feature extraction), jossa alkuperäisistä piirteistä luodaan uusia, kompakteja ja informatiivisempia piirteitä. Esimerkkejä tästä ovat pääkomponenttianalyysi (PCA) ja lineaariset diskriminanttianalyysit (LDA).

Syväoppimisessa representaatiot oppitaan automaattisesti datasta. Hermoverkot, erityisesti konvoluutionaaliset hermoverkot (CNN) ja toistuvat hermoverkot (RNN), pystyvät oppimaan hierarkkisia representaatioita, joissa alemmilla tasoilla tunnistetaan yksinkertaisia rakenteita ja ylemmillä tasoilla monimutkaisempia kokonaisuuksia. Tällaisia oppittuja representaatioita voidaan käyttää myös muissa tehtävissä, mikä tunnetaan siirto-oppimisena (transfer learning).

Oikean representaatiomenetelmän valinta riippuu suuresti datan tyypistä, tehtävästä ja käytettävissä olevista laskentaresursseista. Tehokas representaatio voi merkittävästi parantaa mallin tarkkuutta, nopeutta ja tulkittavuutta.