データマイニングと機械学習における抽出手法を理解する

抽出とは、より大きなコンテキストまたは全体から何かを抽出または削除するプロセスを指します。データマイニングや機械学習のコンテキストでは、抽出手法は、データセット全体を使用するのではなく、大規模なデータセットから関連する情報や特徴を選択的に抽出するために使用されます。たとえば、自然言語処理では、抽出手法は特定のキーワードを抽出するために使用されることがあります。文書のフレーズやフレーズを抽出したり、テキストに含まれる主要なトピックやテーマを特定したりできます。画像解析では、抽出技術を使用して、画像からエッジ、角、形状などの特定の特徴やオブジェクトを抽出することがあります。抽出技術の目標は、データの複雑さを軽減し、最も重要な情報または関連性のある情報を特定することです。、その後、さらなる分析や処理に使用できます。抽出技術は、単にデータの特定の側面を選択するのではなく、何らかの方法でデータを変更または変換する変換技術と対比されることがよくあります。