Memahami Teknik Ekstraktif dalam Data Mining dan Machine Learning

Ekstraktif mengacu pada proses mengekstraksi atau menghapus sesuatu dari konteks atau keseluruhan yang lebih besar. Dalam konteks penambangan data dan pembelajaran mesin, teknik ekstraktif digunakan untuk secara selektif mengekstraksi informasi atau fitur yang relevan dari kumpulan data yang besar, dibandingkan menggunakan keseluruhan kumpulan data.

Misalnya, dalam pemrosesan bahasa alami, teknik ekstraktif mungkin digunakan untuk mengekstraksi kata kunci tertentu atau frasa dari suatu dokumen, atau untuk mengidentifikasi topik atau tema utama yang ada dalam sebuah teks. Dalam analisis citra, teknik ekstraktif dapat digunakan untuk mengekstrak fitur atau objek tertentu dari suatu citra, seperti tepian, sudut, atau bentuk.

Tujuan teknik ekstraktif adalah untuk mengurangi kompleksitas data dan untuk mengidentifikasi informasi yang paling penting atau relevan , yang kemudian dapat digunakan untuk analisis atau pemrosesan lebih lanjut. Teknik ekstraktif sering kali dikontraskan dengan teknik transformatif, yang memodifikasi atau mentransformasikan data dengan cara tertentu, bukan sekadar memilih aspek tertentu dari data tersebut.