डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग में निष्कर्षण तकनीकों को समझना

एक्सट्रेक्टिव से तात्पर्य किसी बड़े संदर्भ या संपूर्ण से कुछ निकालने या हटाने की प्रक्रिया से है। डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग के संदर्भ में, पूरे डेटासेट का उपयोग करने के बजाय, बड़े डेटासेट से प्रासंगिक जानकारी या सुविधाओं को चुनिंदा रूप से निकालने के लिए एक्सट्रैक्टिव तकनीकों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में, एक्सट्रैक्टिव तकनीकों का उपयोग विशिष्ट कीवर्ड निकालने के लिए किया जा सकता है। या किसी दस्तावेज़ से वाक्यांश, या किसी पाठ में मौजूद मुख्य विषयों या प्रसंगों की पहचान करना। छवि विश्लेषण में, एक्स्ट्रेक्टिव तकनीकों का उपयोग किसी छवि से विशिष्ट विशेषताओं या वस्तुओं को निकालने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि किनारे, कोने, या आकार। एक्स्ट्रेक्टिव तकनीकों का लक्ष्य डेटा की जटिलता को कम करना और सबसे महत्वपूर्ण या प्रासंगिक जानकारी की पहचान करना है , जिसका उपयोग आगे के विश्लेषण या प्रसंस्करण के लिए किया जा सकता है। निष्कर्षण तकनीकों की तुलना अक्सर परिवर्तनकारी तकनीकों से की जाती है, जो डेटा के कुछ पहलुओं को चुनने के बजाय किसी तरह से संशोधित या परिवर्तित करती हैं।