Memahami Teknik Ekstraktif dalam Perlombongan Data dan Pembelajaran Mesin

Ekstraktif merujuk kepada proses mengekstrak atau mengeluarkan sesuatu daripada konteks atau keseluruhan yang lebih besar. Dalam konteks perlombongan data dan pembelajaran mesin, teknik ekstraktif digunakan untuk mengekstrak maklumat atau ciri yang relevan secara terpilih daripada set data yang besar, dan bukannya menggunakan keseluruhan set data.

Sebagai contoh, dalam pemprosesan bahasa semula jadi, teknik ekstraktif mungkin digunakan untuk mengekstrak kata kunci tertentu atau frasa daripada dokumen, atau untuk mengenal pasti topik atau tema utama yang terdapat dalam teks. Dalam analisis imej, teknik ekstraktif mungkin digunakan untuk mengekstrak ciri atau objek tertentu daripada imej, seperti tepi, sudut atau bentuk.

Matlamat teknik ekstraktif adalah untuk mengurangkan kerumitan data dan untuk mengenal pasti maklumat yang paling penting atau berkaitan , yang kemudiannya boleh digunakan untuk analisis atau pemprosesan selanjutnya. Teknik ekstraktif selalunya berbeza dengan teknik transformatif, yang mengubah suai atau mengubah data dalam beberapa cara, dan bukannya hanya memilih aspek tertentu daripadanya.