Woordenlijst

Feature-extractie

Wat is Feature-extractie?

Feature-extractie is het proces waarbij uit ruwe gegevens betekenisvolle waarden worden afgeleid, zodat een model ze efficiënt kan verwerken. In plaats van miljoenen afzonderlijke pixels gebruikt een systeem bijvoorbeeld randen, kleuren of vormen; teksten worden omgezet in woordgewichten of embeddingvectoren. Goede features verkleinen de hoeveelheid gegevens, verlagen de rekeninspanning en verbeteren vaak de nauwkeurigheid. Feature-extractie is een kernonderdeel van feature engineering.

Onderwerpen

datavoorbereiding
feature engineering
modellering

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten

← Alle begrippen

Verwante begrippen

Feature engineering en -extractie

Feature engineering betekent het selecteren, transformeren en creëren van kenmerken (features) uit ruwe data, zodat een leeralgoritme patronen makkelijker kan herkennen. Feature-extractie leidt compacte, zinvolle waarden af uit complexe data zoals tekst, beelden of signalen. Voorbeeld: afzonderlijke aankoopgegevens worden omgezet in kenmerken als ‘dagen sinds laatste aankoop’ of ‘gemiddelde orderwaarde’, wat een voorspelling van klantenverloop merkbaar kan verbeteren.

Machine learning
Datavoorbereiding
+1

Dimensiereductie

Dimensiereductie verlaagt het aantal kenmerken in een dataset zonder de essentiële informatie te verliezen. Bekende methoden zijn onder meer de hoofdcomponentenanalyse (PCA) en t-SNE en UMAP, die vaak voor visualisatie worden gebruikt. Het versnelt berekeningen, verkleint het risico op overfitting en maakt data beter te overzien – bijvoorbeeld wanneer honderden klantkenmerken worden afgebeeld op een tweedimensionale grafiek waarin vergelijkbare klanten dicht bij elkaar liggen.

data-analyse
PCA
+1

Embeddingvector

Een embeddingvector (embedding) is een lijst getallen die de betekenis van een woord, zin of document weergeeft, zodat teksten met vergelijkbare inhoud dicht bij elkaar liggen. Zo kan bijvoorbeeld worden herkend dat ‘opzegging’ en ‘beëindiging van het contract’ verwant zijn, ook al hebben ze geen woorden gemeen. Embeddings vormen de basis van veel semantische zoeksystemen, aanbevelingsdiensten en RAG-toepassingen; ze worden berekend door speciaal getrainde modellen.

vector
semantisch zoeken
+1

Patroonherkenning

Patroonherkenning is het automatisch identificeren van regelmatigheden, structuren of terugkerende kenmerken in gegevens zoals afbeeldingen, geluiden, teksten of metingen. Systemen delen nieuwe waarnemingen in bij bekende categorieën of ontdekken groepen zonder vooraf bepaalde labels. Toepassingen zijn onder meer gezichtsherkenning, handschriftherkenning, kwaliteitscontrole in de productie en het opsporen van ongebruikelijke transacties. Het vakgebied is een belangrijke basis van machine learning.

basisprincipes
classificatie
+1