Comprensione delle tecniche estrattive nel data mining e nell'apprendimento automatico

Estrattivo si riferisce al processo di estrazione o rimozione di qualcosa da un contesto o un insieme più ampio. Nel contesto del data mining e dell'apprendimento automatico, le tecniche estrattive vengono utilizzate per estrarre selettivamente informazioni o caratteristiche rilevanti da un set di dati di grandi dimensioni, anziché utilizzare l'intero set di dati.

Ad esempio, nell'elaborazione del linguaggio naturale, le tecniche estrattive potrebbero essere utilizzate per estrarre parole chiave specifiche o frasi di un documento, oppure per identificare gli argomenti o i temi principali presenti in un testo. Nell'analisi delle immagini, le tecniche estrattive potrebbero essere utilizzate per estrarre caratteristiche o oggetti specifici da un'immagine, come bordi, angoli o forme.

L'obiettivo delle tecniche estrattive è ridurre la complessità dei dati e identificare le informazioni più importanti o rilevanti , che può quindi essere utilizzato per ulteriori analisi o elaborazioni. Le tecniche estrattive sono spesso contrapposte alle tecniche trasformative, che modificano o trasformano i dati in qualche modo, anziché limitarsi a selezionarne alcuni aspetti.