特徴抽出

特徴抽出は、画像、音声、文章などのデータから、識別や予測に役立つ性質を数値として取り出す処理です。

■ 試験で押さえるポイント

• 画像の輪郭や色、音声の周波数などを取り出します。

• 深層学習では、ニューラルネットワークが特徴を自動で学習します。

• 既存の項目から一部を選ぶ特徴選択とは異なります。

■ 選択肢での判断ポイント

生のデータを、判別しやすい数値に変換する処理として判断します。