Выделение признаков представляет собой процесс извлечения значимых характеристик из исходных данных для использования в алгоритмах машинного обучения. Этот процесс может осуществляться как вручную, на основе экспертного мнения, так и автоматически с помощью специализированных алгоритмов. Важно, чтобы выделенные признаки сохраняли ключевую информацию из исходных данных, при этом значительно уменьшая их размерность.