マリナーズ傘下時代.
カージナルス時代.
パドレス時代.
ダイヤモンドバックス時代.
特徴量
特徴量（）はデータを変形して得られ、その特徴を表現し、続く処理に利用される数値である。表現（）とも。
概要.
特徴量は生データから抽出される。抽出方法は専門家の知見を利用して考案される場合と機械学習によってデータから学習される場合がある。
特徴量は利用のために存在する。例えば分類（写真 → 特徴量 → 物体カテゴリ）、生成（文字 → 特徴量 → 画像）、圧縮（音声 → 特徴量 → 音声）に用いられる。その用途ごとに特徴量が持つべき特性は異なる。例えば圧縮用の特徴量はそのサイズが重視されるが、他の用途ではサイズの優先度が低い。
抽出.
特徴量はデータを変換することで生成される。この変換を特徴抽出（）という。専門家の知見を用いた人手による変換規則の探求はと呼ばれ、機械学習による場合は表現学習と呼ばれる。
表現学習.
（）は機械学習による特徴抽出である。
表現学習には様々な手法がある。以下はその例である。
変換手法の分類基準には線形/非線形、教師あり/自己教師あり/教師なし、シャロー/ディープなどがある。利用方式とも関係がある。
タスク学習の前に表現学習をおこなう場合、表現学習は事前学習（）であると言える。事前学習はタスク学習と分離可能なため、表現学習では大量のデータを用いた教師なし事前学習（）をおこない、タスク学習でラベル付きの教師あり学習をおこなうこともできる。また距離学習はデータを可測空間へ埋め込む学習であるため、表現学習として利用できる。
特定の特徴量セットから有用なもののみを選択することを特徴選択という。
特性.
評価.
特徴量には様々な評価指標が存在する。適切な指標は下流タスクにより異なる。以下は評価手法の例である。
利用.
手法.
タスク入力.