Выделение признаков

Выделение признаков — это процесс извлечения значимых характеристик из исходных данных для их последующего использования в алгоритмах машинного обучения. Данный процесс может включать как ручное конструирование признаков на основе экспертных знаний, так и автоматическое извлечение с помощью специальных алгоритмов. Выделенные признаки должны сохранять наиболее важную информацию из исходных данных при существенном снижении их размерности.

А теперь то же самое простыми словами

Представь, что ты смотришь на фотографию и выписываешь всё важное, что на ней видишь: цвета, формы, размеры предметов. Выделение признаков — это когда компьютер делает то же самое, только автоматически. Например, если мы хотим научить компьютер различать породы собак, он будет выделять такие признаки как форма ушей, длина шерсти, размер хвоста и окрас. Это похоже на то, как ты составляешь список примет, по которым можно узнать что-то или кого-то.