Extraktionstechniken im Data Mining und maschinellen Lernen verstehen

Extraktiv bezieht sich auf den Prozess des Extrahierens oder Entfernens von etwas aus einem grö+eren Kontext oder Ganzen. Im Zusammenhang mit Data Mining und maschinellem Lernen werden extraktive Techniken verwendet, um relevante Informationen oder Merkmale selektiv aus einem gro+en Datensatz zu extrahieren, anstatt den gesamten Datensatz zu verwenden. Beispielsweise könnten bei der Verarbeitung natürlicher Sprache extraktive Techniken verwendet werden, um bestimmte Schlüsselwörter zu extrahieren oder Phrasen aus einem Dokument oder um die Hauptthemen eines Textes zu identifizieren. Bei der Bildanalyse können extraktive Techniken verwendet werden, um bestimmte Merkmale oder Objekte aus einem Bild zu extrahieren, beispielsweise Kanten, Ecken oder Formen. Das Ziel extraktiver Techniken besteht darin, die Komplexität der Daten zu reduzieren und die wichtigsten oder relevantesten Informationen zu identifizieren , die dann zur weiteren Analyse oder Verarbeitung verwendet werden können. Extraktive Techniken werden oft mit transformativen Techniken verglichen, die die Daten auf irgendeine Weise modifizieren oder transformieren, anstatt einfach nur bestimmte Aspekte davon auszuwählen.