特徴量
表現学習(英語版)(英: representation learning, feature learning)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。
主成分分析(PCA)
線形判別分析(LDA)
BERT
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(英: pretraining)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(英: unsupervised pretraining)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。