Понимание методов извлечения данных в интеллектуальном анализе данных и машинном обучении

Экстрактивный относится к процессу извлечения или удаления чего-либо из более широкого контекста или целого. В контексте интеллектуального анализа данных и машинного обучения методы извлечения используются для выборочного извлечения соответствующей информации или функций из большого набора данных, а не для использования всего набора данных.

Например, при обработке естественного языка методы извлечения могут использоваться для извлечения определенных ключевых слов. или фразы из документа, или для определения основных тем или тем, присутствующих в тексте. При анализе изображений методы извлечения могут использоваться для извлечения определенных особенностей или объектов из изображения, таких как края, углы или формы.

Цель методов извлечения — уменьшить сложность данных и идентифицировать наиболее важную или релевантную информацию. , которые затем можно использовать для дальнейшего анализа или обработки. Методы извлечения часто противопоставляются методам преобразования, которые каким-то образом модифицируют или преобразуют данные, а не просто выбирают определенные их аспекты.