« Extraction d'attributs » : différence entre les versions

Dernière version du 6 juin 2024 à 16:56

Définition

L'extraction d'attributs consiste à identifier, puis isoler et mesurer des attribut dans des données brutes afin de créer des attributs numériques ou catégoriels qui peuvent être plus facilement traités par des algorithmes d'apprentissage tout en préservant les informations des données d'origine.

En apprentissage automatique, l’extraction d'attributs sert à préparer des données pour l'entraînement de modèles.

Français

extraction d'attributs

extraction des attributs

extraction des caractéristiques

Anglais

feature extraction

features extraction

Sources

Source : MathWorks

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 == Définition ==
-Dans l'apprentissage automatique, l’extraction d'attributs sert à la reconnaissance de formes et au traitement d'image.
-L’extraction d'entités commence à partir d'un ensemble initial de données mesurées et construit des valeurs dérivées (attributs) destinées à être informatives et non redondantes.
+L'extraction d'[[attribut|attributs]] consiste à identifier, puis isoler et mesurer des attribut dans des données brutes afin de créer des attributs numériques ou catégoriels qui peuvent être plus facilement traités par des [[algorithme d'apprentissage|algorithmes d'apprentissage]] tout en préservant les informations des données d'origine.
+En [[apprentissage automatique]], l’extraction d'attributs sert à préparer des données pour l'[[entraînement|entraînement de modèles]].
 == Français ==
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 == Anglais ==
-'''feature extraction '''
+'''feature extraction'''
+'''features extraction'''
 ==Sources==
-[https://en.wikipedia.org/wiki/Glossary_of_artificial_intelligence   Source : Wikipedia]
+[https://www.mathworks.com/discovery/feature-extraction.html#:~:text=Feature%20extraction%20refers%20to%20the,in%20the%20original%20data%20set  Source : MathWorks]
 [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Catégorie:publication]]