Înțelegerea tehnicilor extractive în data mining și machine learning

Extractiv se referă la procesul de extragere sau îndepărtare a ceva dintr-un context sau un întreg mai larg. În contextul extragerii de date și al învățării automate, tehnicile extractive sunt folosite pentru a extrage în mod selectiv informații sau caracteristici relevante dintr-un set de date mare, mai degrabă decât utilizarea întregului set de date.

De exemplu, în procesarea limbajului natural, tehnicile extractive pot fi folosite pentru a extrage anumite cuvinte cheie. sau fraze dintr-un document, sau pentru a identifica subiectele sau temele principale prezente într-un text. În analiza imaginilor, tehnicile extractive pot fi folosite pentru a extrage anumite caracteristici sau obiecte dintr-o imagine, cum ar fi margini, colțuri sau forme.

Scopul tehnicilor extractive este de a reduce complexitatea datelor și de a identifica cele mai importante sau relevante informații. , care poate fi apoi utilizat pentru analize sau procesări ulterioare. Tehnicile extractive sunt adesea contrastate cu tehnicile transformative, care modifică sau transformă datele într-un fel, mai degrabă decât pur și simplu selectând anumite aspecte ale acestora.