Extração de Características em Aprendizado de Máquina: Um Guia Completo

A extração de características em aprendizado de máquina transforma dados brutos em um conjunto de características significativas, capturando informações essenciais enquanto reduz a redundância. Pode envolver técnicas de redução de dimensionalidade e métodos que criam novas características a partir de dados existentes.

Imagine que você está tentando identificar frutas em um mercado. Enquanto poderia considerar inúmeros atributos (peso, cor, textura, forma, cheiro, etc.), você pode perceber que apenas algumas características-chave como cor e tamanho são suficientes para distinguir entre maçãs e laranjas. Isso é exatamente o que a extração de características faz. Ela ajuda a focar nas características mais informativas dos seus dados.

Ao realizar a extração de características, os dados originais são transformados matematicamente em um novo conjunto de características. Essas novas características são projetadas para capturar os aspectos mais importantes dos dados enquanto potencialmente reduzem sua complexidade. As características extraídas frequentemente representam padrões ou estruturas subjacentes que podem não ser imediatamente aparentes nos dados originais.

Extração de Características

Nas próximas seções, exploraremos por que a extração de características é tão importante em aprendizado de máquina e examinaremos vários métodos para extrair características de diferentes tipos de dados juntamente com seus códigos. Se você deseja alguns exemplos práticos, confira nosso curso de Redução de Dimensionalidade em Python, que possui um capítulo dedicado à extração de características.

Por que a Extração de Características é importante no Aprendizado de Máquina?

A extração de características desempenha um papel importante em aprendizado de máquina. Pode fazer a diferença entre um modelo que falha e um que tem sucesso. Vamos ver por que isso é tão fundamental para a construção de modelos eficazes de aprendizado de máquina.

Melhorando a precisão e eficiência do modelo

Ao trabalhar com dados brutos, aprendizado de máquina muitas vezes têm dificuldade em distinguir entre padrões significativos e ruído. A extração de características atua como uma etapa de pré-processamento de dados que pode melhorar significativamente o aprendizado e desempenho de seus modelos.

Desempenho do Modelo versus Tempo de Treinamento

Por exemplo, quando um modelo atinge 85% de precisão com dados brutos, o mesmo modelo pode alcançar 95% de precisão quando treinado em características cuidadosamente extraídas. Esta melhoria não vem de alterar o modelo, mas sim de fornecer-lhe dados de entrada de melhor qualidade dos quais aprender.

Gerenciando conjuntos de dados de alta dimensão

Conjuntos de dados modernos frequentemente vêm com centenas ou milhares de características. Isso traz vários desafios que a extração de características ajuda a resolver.

• O problema da dimensionalidade: À medida que o número de características aumenta, os dados tornam-se cada vez mais esparsos no espaço de características. Isso torna mais difícil para os modelos encontrar padrões significativos. A extração de características cria uma representação mais compacta que preserva relacionamentos importantes ao mesmo tempo que reduz a dimensionalidade.
• Alto uso de memória: Dados de alta dimensionalidade requerem mais armazenamento e memória durante o processamento. Ao extrair apenas as características mais relevantes, podemos reduzir significativamente a pegada de memória de nossos conjuntos de dados mantendo seu valor informativo.
• Visualização de dados: É impossível visualizar dados com mais de três dimensões diretamente. A extração de características pode reduzir a dimensionalidade para duas ou três características, tornando possível plotar e entender a estrutura dos dados visualmente.

A extração de características aborda esses desafios, reduzindo a dimensionalidade enquanto preserva informações essenciais. Essa redução transforma dados espalhados e de alta dimensionalidade em uma forma mais compacta e gerenciável, levando a um aumento no desempenho do modelo.

Reduzindo a complexidade computacional e prevenindo o overfitting

A extração de características proporciona dois benefícios críticos para modelos de aprendizado de máquina:

1. Menores requisitos computacionais
1. Menos recursos significam tempos de treinamento mais rápidos
2. Uso reduzido de memória durante a implantação do modelo
3. Geração de previsões mais eficiente
2. Melhor generalização
1. Espaços de características mais simples ajudam a evitar o overfitting
2. Os modelos aprendem padrões mais robustos
3. Desempenho melhorado em novos dados não vistos

Extração de Recursos versus Sem Extração de Recursos

A visualização acima ilustra como a extração de recursos pode levar a modelos mais simples e robustos. O gráfico da esquerda mostra um modelo complexo tentando ajustar dados ruidosos e de alta dimensão, enquanto o gráfico da direita mostra como a extração de recursos pode revelar um padrão mais claro e generalizável.

Trabalhar com recursos extraídos em vez de dados brutos é como fornecer ao seu modelo uma versão clara e destilada das informações das quais ele precisa aprender. Isso não apenas torna o processo de aprendizado mais eficiente, mas também leva a modelos que têm mais chances de se sair bem em aplicações do mundo real.

A seguir, vejamos diferentes métodos de extração de recursos.

Métodos de Extração de Recursos

Os métodos de extração de características podem ser amplamente categorizados em duas abordagens principais: engenharia de características manual e extração de características automatizada. Vamos analisar ambos os métodos para entender como eles ajudam a transformar dados brutos em características significativas.

Engenharia de características manual

A engenharia de características manual envolve o uso de conhecimento de domínio para identificar e criar características relevantes a partir de dados brutos. Esta abordagem prática depende da nossa compreensão do problema e dos dados para criar características significativas.

No processamento de imagem, a engenharia de recursos manual pode envolver técnicas como detecção de bordas para identificar limites de objetos, histogramas de cor para capturar distribuição de cor, análise de textura para quantificar padrões e descritores de forma para caracterizar a geometria do objeto.

Extração de Recursos de Imagem

Para dados tabulares, a engenharia de recursos manual envolve a criação de termos de interação entre recursos existentes, a transformação de variáveis usando funções logarítmicas ou polinomiais, a agregação de pontos de dados em estatísticas significativas e a codificação de variáveis categóricas.

Extração de recursos de dados tabulares

Essas técnicas, orientadas pela expertise do domínio, aprimoram a qualidade da representação dos dados e podem melhorar significativamente o desempenho do modelo.

Extração de recursos automatizada

A extração automatizada de recursos utiliza algoritmos para descobrir e criar recursos sem orientação humana explícita. Esses métodos são particularmente úteis ao lidar com conjuntos de dados complexos nos quais a engenharia de recursos manual pode ser impraticável ou ineficiente.

Abordagens automatizadas comuns incluem:

Análise de Componentes Principais (PCA): Transforma os dados em um conjunto de componentes não correlacionados, sendo que cada componente captura a máxima variância restante. Esta abordagem é particularmente útil para redução de dimensionalidade, pois preserva a informação essencial dentro dos dados enquanto simplifica sua estrutura.

Análise de Componentes Principais (PCA)

Autoencoders: Estes são redes neurais que aprendem representações comprimidas de dados, capturando relações não lineares. São particularmente eficazes para conjuntos de dados de alta dimensão, onde métodos lineares tradicionais podem não ser suficientes.

Diversas ferramentas e bibliotecas surgiram para simplificar as tarefas de engenharia de recursos. Por exemplo, o módulo de decomposição do Scikit-learn oferece uma variedade de métodos para redução de dimensionalidade, e o PyCaret fornece capacidades de seleção automática de recursos.

A abordagem manual e automatizada possuem suas vantagens. Vamos analisar as vantagens de cada abordagem.

A escolha entre métodos manuais e automatizados frequentemente depende de fatores como a complexidade do conjunto de dados, a disponibilidade de expertise no domínio, requisitos de interpretabilidade, recursos computacionais e restrições de tempo.

Para conjuntos de dados altamente complexos ou quando o tempo e os recursos são limitados, métodos automatizados podem gerar rapidamente características úteis. Por outro lado, métodos manuais podem ser preferíveis quando há expertise no domínio e a interpretabilidade é uma prioridade, permitindo a engenharia de características personalizada que se alinha de perto com o problema em questão.

Na prática, muitos projetos bem-sucedidos de aprendizado de máquina combinam ambas as abordagens, usando a expertise no domínio para orientar a engenharia de características enquanto alavancam métodos automatizados para descobrir padrões adicionais que podem não ser imediatamente aparentes para especialistas humanos.

Na próxima seção, vamos analisar várias técnicas de extração de características em diferentes domínios.

Técnicas de Extração de Características

Cada tipo de dado requer técnicas específicas de extração de características otimizadas para suas características únicas. Vamos analisar as técnicas mais comuns para diferentes tipos de dados.

Técnicas de Extração de Características

Extração de características de imagem

A extração de características de imagem transforma dados de pixels brutos em representações significativas que capturam informações visuais essenciais. Existem três categorias principais de técnicas usadas na visão computacional moderna. São os métodos tradicionais, baseados em aprendizado profundo e métodos estatísticos.

Métodos de Extração de Características de Imagem

Vamos examinar cada um dos métodos.

Métodos tradicionais de visão computacional

Transformada de Recursos Invariante à Escala (SIFT) é um método robusto que detecta características locais distintivas em imagens. Ele funciona identificando pontos-chave e gerando descritores que são:

• Invariantes à escala e rotação da imagem
• Parcialmente invariante a mudanças na iluminação
• Robusto à distorção geométrica local

O algoritmo SIFT processa imagens por várias etapas. Ele começa com a detecção de máximos no espaço de escala para identificar pontos-chave potenciais que são invariantes à escala. Em seguida, a localização dos pontos-chave aprimora esses candidatos ao pinpointing suas localizações precisas e descartando pontos instáveis.

Seguindo isso, a atribuição de orientação determina uma orientação consistente para cada ponto-chave, garantindo invariância de rotação. Por fim, a geração de descritores de ponto-chave cria descritores distintos com base nos gradientes de imagem locais, facilitando a correspondência robusta entre imagens.

Outro método é o Histograma de Gradientes Orientados (HOG). Ele captura informações de forma local analisando padrões de gradientes em uma imagem. O processo começa computando gradientes em toda a imagem para destacar detalhes de borda.

A imagem é então dividida em pequenas células e, para cada célula, um histograma de orientações de gradiente é criado para resumir a estrutura local. Finalmente, esses histogramas são normalizados em blocos maiores para garantir robustez contra variações na iluminação e contraste, resultando em um descritor de recurso robusto para tarefas como detecção e reconhecimento de objetos.

Aprendizagem profunda

Redes Neurais Convolucionais (CNNs) mudaram a forma como fazemos extração de características ao aprender automaticamente representações hierárquicas.

Extração de Características com CNN

As CNNs aprendem recursos através de sua estrutura hierárquica. Nas camadas iniciais, elas detectam elementos visuais básicos como bordas e cores. As camadas intermediárias combinam esses elementos para reconhecer padrões e formas, enquanto as camadas mais profundas capturam objetos complexos e possibilitam a compreensão de cenas.

A transferência de aprendizado nos permite utilizar esses recursos pré-aprendidos de modelos treinados em grandes conjuntos de dados, tornando-os particularmente valiosos ao trabalhar com dados limitados.

Métodos estatísticos

Os métodos estatísticos extraem padrões globais e locais das imagens, facilitando a análise e interpretação robustas de imagens.

Por exemplo, histogramas de cor representam a distribuição de cores dentro de uma imagem e fornecem características invariáveis em rotação e escala, tornando-os particularmente úteis para tarefas como classificação e recuperação de imagens.

Análise de textura captura padrões repetidos e características de superfície usando técnicas como Matrizes de Coocorrência de Níveis de Cinza (GLCM), que são eficazes para aplicações, incluindo reconhecimento de materiais e classificação de cenas.

Além disso, detecção de borda identifica limites e mudanças significativas de intensidade através de métodos como operadores Sobel, Canny e Laplacianos, desempenhando um papel crucial na detecção de objetos e análise de forma.

A escolha do método de extração de características depende de vários fatores. Deve estar alinhada com os requisitos específicos da sua tarefa, considerar os recursos computacionais disponíveis e levar em conta a necessidade de interpretabilidade.

Além disso, as características do seu conjunto de dados—como tamanho, níveis de ruído e complexidade—desempenham um papel crucial, assim como as propriedades de invariância necessárias como escala, rotação e iluminação.

Extração de características de áudio

Imagine tentar ensinar um computador a entender a fala da mesma forma que os humanos fazem. É aí que entram os Coeficientes Cefálicos de Cepstrum em Frequência Melódica (MFCC).

Os MFCCs são características de áudio especiais que quebram o som de forma semelhante à forma como nossos ouvidos o processam. Eles são particularmente eficazes porque se concentram nas frequências às quais os humanos são mais sensíveis. Pense neles como traduzir o som em um formato que tanto os computadores quanto a audição humana achariam significativo.

Coeficientes Cefálicos de Cepstrum em Frequência Melódica

O processo começa dividindo o sinal de áudio em pequenos pedaços, geralmente com 20-40 milissegundos de duração. Para cada pedaço, aplicamos uma série de transformações matemáticas que convertem as ondas sonoras brutos em componentes de frequência. Aqui é onde fica interessante. Em vez de tratar todas as frequências igualmente, usamos algo chamado escala de Mel.

Esta fórmula pode parecer complexa, mas simplesmente mapeia frequências para corresponder à forma como os humanos percebem o som. Nossos ouvidos são melhores em detectar diferenças em frequências mais baixas do que em frequências mais altas, e a escala Mel leva em conta esse viés natural.

No reconhecimento de voz, os MFCCs servem como base para entender quem está falando e o que estão dizendo. Quando você fala com o assistente virtual do seu telefone, é provável que ele esteja usando MFCCs para processar sua voz. Esses coeficientes ajudam a capturar as características únicas da voz de cada pessoa, tornando-os inestimáveis para sistemas de identificação de locutor.

Para análise de sentimentos na fala, os MFCCs ajudam a detectar variações sutis na voz que indicam emoções. Eles podem capturar mudanças de tom, timbre e taxa de fala que podem indicar se alguém está feliz, triste, irritado ou neutro. Por exemplo, ao analisar chamadas de atendimento ao cliente, os MFCCs podem ajudar a identificar os níveis de satisfação do cliente com base em como eles falam, não apenas no que dizem.

Extração de características de séries temporais

Ao trabalhar com séries temporais dados, extrair características significativas ajuda a capturar padrões e tendências que evoluem ao longo do tempo. Vamos analisar algumas técnicas-chave usadas para transformar dados brutos de séries temporais em características úteis.

Métodos de Extração de Características de Séries Temporais

A Transformada de Fourier decompõe dados de séries temporais em seus componentes de frequência, revelando padrões periódicos ocultos. A fórmula é:

Os métodos estatísticos complementam a análise de frequência ao capturar características temporais. Recursos comuns incluem médias móveis, desvios padrão e componentes de tendência. Essas técnicas são particularmente poderosas em previsão financeira, onde ajudam a identificar tendências de mercado e anomalias.

Por exemplo, na análise do mercado de ações, a combinação de recursos de Fourier com medidas estatísticas pode revelar tanto tendências de longo prazo quanto padrões cíclicos. Da mesma forma, em ambientes industriais, esses métodos ajudam a detectar anomalias em equipamentos ao analisar padrões de dados de sensores ao longo do tempo.

Ferramentas e Bibliotecas para Extração de Recursos

Vamos ver algumas ferramentas essenciais que tornam a implementação desses métodos de extração de características direta e eficiente.

Ferramentas e Bibliotecas para Extração de Características

Para processamento de imagens, o OpenCV e o scikit-image fornecem ferramentas abrangentes para implementar várias técnicas de extração de características. Essas bibliotecas oferecem implementações eficientes de SIFT, HOG e outros algoritmos que discutimos anteriormente. Ao trabalhar com abordagens de aprendizado profundo, frameworks como TensorFlow e PyTorch se tornam inestimáveis. Você pode começar com nosso tutorial do OpenCV para saber mais.

As tarefas de processamento de áudio são simplificadas com bibliotecas como o LibROSA, que se destaca na extração de MFCCs e outras características acústicas. O PyAudioAnalysis amplia essas capacidades com interfaces de alto nível para tarefas de análise de áudio.

Para dados de séries temporais, o tsfresh e o Featuretools automatizam o processo de extração de características. Essas bibliotecas podem gerar e selecionar automaticamente características relevantes a partir dos seus dados temporais, tornando mais fácil focar no desenvolvimento do modelo em vez da engenharia de características.

Exemplo de Extração de Características

Vamos colocar nosso conhecimento em prática com alguns exemplos práticos. Vamos começar com a extração de características de imagem, uma das aplicações mais comuns em visão computacional.

Extração de características de imagem usando o OpenCV

Primeiro, vamos importar as bibliotecas necessárias

# Importar bibliotecas necessárias
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Agora, vamos carregar uma imagem para extrair características relevantes. Para este exemplo, vamos usar uma imagem do Godzilla baixada da internet.

# Carregar a imagem
image = cv2.imread('godzilla.jpg')

# Converter BGR para RGB (OpenCV carrega no formato BGR)
image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# Exibir a imagem original
plt.imshow(image_rgb)
plt.title('Original Image')
plt.axis('off')
plt.show()

Saída:

Antes de aplicar a detecção de bordas, precisamos pré-processar nossa imagem. Fazemos isso da seguinte forma:

# Converter a imagem para tons de cinza
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Aplicar desfoque gaussiano para reduzir o ruído
blurred = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

Por fim, vamos aplicar o algoritmo de detecção de bordas Canny e visualizar os resultados:

# Aplicar detecção de bordas Canny
edges = cv2.Canny(blurred, threshold1=100, threshold2=200)

# Exibir os resultados
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image_rgb)
plt.title('Original Image')
plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(edges, cmap='gray')
plt.title('Edge Detection')
plt.axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()

Saída:

O detector de bordas Canny nos ajuda a identificar limites e características importantes em nossa imagem, que podem ser usados para análises posteriores ou como entrada para modelos de aprendizado de máquina.

Extraindo MFCC do áudio usando o LibROSA

Antes de podermos começar a processar arquivos de áudio, precisamos instalar as bibliotecas necessárias. Como o LibROSA não está incluído na biblioteca padrão do Python, vamos usar o pip para instalá-lo:

# Instalar bibliotecas necessárias
# Execute esses comandos no seu terminal ou prompt de comando
pip install librosa
pip install numpy
pip install matplotlib

O LibROSA é uma biblioteca poderosa projetada para análise de música e áudio, então vamos começar importando-o juntamente com outras bibliotecas necessárias:

# Importar bibliotecas necessárias
import librosa
import librosa.display
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Os arquivos de som contêm muitas informações no formato de forma de onda. Para trabalhar com esses dados, primeiro precisamos carregá-los em nosso programa. O LibROSA nos ajuda a fazer isso convertendo o arquivo de áudio em um formato que podemos analisar:

# Carregar o arquivo de áudio
# A duração é limitada a 10 segundos para este exemplo
audio_path = 'audio_sample.wav'
y, sr = librosa.load(audio_path, duration=10)

# Exibir a forma de onda
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(y)
plt.title('Audio Waveform')
plt.show()

Resultado:

Agora que carregamos nosso áudio, precisamos extrair características significativas dele. Nossos ouvidos naturalmente dividem o som em diferentes componentes de frequência, e o MFCC imita esse processo. Usamos a função de extração de características do librosa para calcular esses coeficientes:

# Extrair características do MFCC
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)

# Exibir o MFCC
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('MFCC')
plt.show()

Resultado:

Aqui, definimos n_mfcc=13 porque os primeiros 13 coeficientes normalmente capturam os aspectos mais importantes do som que ajudam em tarefas como reconhecimento de fala. A visualização resultante mostra como essas características mudam ao longo do tempo, onde cores mais brilhantes representam valores mais altos.

Extração de características de dados de séries temporais com tsfresh

Primeiro, vamos instalar as bibliotecas necessárias. Vamos usar o yfinance para obter dados financeiros, juntamente com o tsfresh para extração de características:

# Instalar bibliotecas necessárias
# Execute esses comandos em seu terminal ou prompt de comando
pip install tsfresh
pip install pandas
pip install numpy
pip install matplotlib
pip install yfinance

Agora vamos importar nossas bibliotecas e buscar alguns dados financeiros reais:

# Importe as bibliotecas necessárias
import pandas as pd
import numpy as np
from tsfresh import extract_features
from tsfresh.feature_extraction import MinimalFCParameters
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf

Vamos obter dados reais do mercado de ações. Vamos usar os dados das ações da Apple como exemplo:

# Baixar os dados das ações da Apple dos últimos 2 anos
aapl = yf.Ticker("AAPL")
df = aapl.history(period="2y")

# Preparar os dados no formato que o tsfresh espera
df_tsfresh = pd.DataFrame({
    'id': [0] * len(df),  # Cada série temporal precisa de um ID
    'time': range(len(df)),
    'closing_price': df['Close']  # Vamos usar os preços de fechamento
})

# Exibir as primeiras linhas dos nossos dados
print("Original stock data shape:", df_tsfresh.shape)
print("\nFirst few rows:")
print(df_tsfresh.head())

Resultado:

Agora vamos extrair características de nossos dados de séries temporais financeiras:

# Configurar os parâmetros de extração de características
extraction_settings = MinimalFCParameters()

# Extrair características automaticamente
extracted_features = extract_features(df_tsfresh, 
                                   column_id='id', 
                                   column_sort='time',
                                   column_value='values',
                                   default_fc_parameters=extraction_settings)

# Exibir as características extraídas
print("\nExtracted features shape:", extracted_features.shape)
print("\nExtracted features:")
print(extracted_features.head())

Output:

Aqui, usamos MinimalFCParameters() para especificar quais features extrair. Isso nos dá um conjunto básico de features de séries temporais significativas, como média, variância e características de tendência, essenciais para entender padrões em nossos dados.

Desafios na Extração de Features

Ao trabalhar com extração de features, frequentemente enfrentamos desafios.

A alta dimensionalidade e restrições computacionais frequentemente surgem ao lidar com grandes conjuntos de dados. Por exemplo, extrair features de imagens de alta resolução ou arquivos de áudio longos pode consumir memória e poder de processamento significativos.

O overfitting devido a características irrelevantes ou redundantes é outro desafio comum. Quando são extraídas muitas características, os modelos podem aprender ruído em vez de padrões significativos. Isso é especialmente comum no processamento de imagem e áudio, onde milhares de características podem ser geradas.

Para superar esses desafios, considere estas estratégias:

• Use o conhecimento de domínio para selecionar características relevantes
• Aplique métodos de seleção de características para reduzir a dimensionalidade
• Implemente técnicas adequadas de engenharia de características com base no tipo de dados

Esses desafios exigem uma consideração cuidadosa e equilíbrio entre riqueza de recursos e eficiência computacional.

Conclusão

A extração de características é uma habilidade fundamental em aprendizado de máquina que transforma dados brutos em representações significativas. Através de nossos exemplos práticos com OpenCV, LibROSA e tsfresh, vimos como extrair características de diferentes tipos de dados. Ao compreender essas técnicas e seus desafios, podemos construir modelos de aprendizado de máquina eficazes.

Pronto para ir mais fundo? Confira esses recursos:

• Tutorial de Seleção de Características em Python
• Engenharia de Recursos para Processamento de Linguagem Natural em Python
• Redução de Dimensionalidade em Python
• Engenharia de Recursos para Aprendizado de Máquina em Python