特徴抽出

特徴抽出とは、データの中から、学習や判別に役立つ重要な特徴を取り出す処理のことです。

たとえば画像なら「輪郭」や「色の分布」、音声なら「周波数の特徴」などを取り出します。従来の機械学習では、どんな特徴を取り出すかを人間が設計する必要がありました。

ディープラーニングの大きな利点は、この特徴抽出をデータから自動で学んでくれる点にあります。