« Extraction d'attributs » : différence entre les versions

Version du 6 juin 2024 à 01:46

Définition

L'extraction d'attributs consiste à identifier, puis mesurer et isoler 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

Sources

Source : MathWorks

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 == Définition ==
-L'extraction d'[[attribut|attributs]] consiste à identifier, puis mesurer et isoler des attribut dans des données brutes afin de créer des attributs numériques ou catégoriels qui peuvent être traités par des [[algorithme d'apprentissage|algorithmes d'apprentissage]] tout en préservant les informations des données d'origine.
+L'extraction d'[[attribut|attributs]] consiste à identifier, puis mesurer et isoler 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]].
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 ==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]]