Zrozumienie technik ekstrakcyjnych w eksploracji danych i uczeniu maszynowym

Ekstrakcja odnosi się do procesu wyodrębniania lub usuwania czegoś z większego kontekstu lub całości. W kontekście eksploracji danych i uczenia maszynowego techniki ekstrakcyjne służą do selektywnego wyodrębniania odpowiednich informacji lub funkcji z dużego zbioru danych, zamiast wykorzystywać cały zbiór danych. Na przykład w przetwarzaniu języka naturalnego techniki ekstrakcyjne mogą być stosowane w celu wyodrębnienia określonych słów kluczowych lub wyrażeń z dokumentu lub w celu zidentyfikowania głównych tematów lub wątków występujących w tekście. W analizie obrazu można zastosować techniki ekstrakcji w celu wyodrębnienia określonych cech lub obiektów z obrazu, takich jak krawędzie, rogi lub kształty.…
Celem technik ekstrakcji jest zmniejszenie złożoności danych i identyfikacja najważniejszych lub istotnych informacji , które można następnie wykorzystać do dalszej analizy lub przetwarzania. Techniki ekstrakcyjne często kontrastuje się z technikami transformacyjnymi, które w jakiś sposób modyfikują lub przekształcają dane, zamiast po prostu wybierać ich określone aspekty.