特征提取（Feature Extraction）是指从原始数据中提取出具有代表性和区分度的特征的过程，这些特征能够有效表征数据的核心属性，便于机器学习模型进行高效学习和准确预测。原始数据如文本、图像或声音通常包含冗余和噪声，特征提取通过技术如主成分分析（PCA）、词嵌入或卷积操作，将其转化为简洁的数值向量或矩阵，从而降低维度、提升模型性能并增强泛化能力。
在AI产品开发的实际落地中，特征提取是预处理的关键环节，直接影响产品的效率和用户体验。例如，在计算机视觉应用中，提取图像的边缘或纹理特征以优化识别精度；在推荐系统中，从用户行为数据中提取偏好特征以提升个性化推荐效果。精心设计的特征提取策略能显著降低计算成本，加速模型训练，并推动AI解决方案在真实场景中的商业成功。
免费模拟面试：试试能否通过大厂“AI产品经理”面试？