« Extraction d'attributs » : différence entre les versions

Dernière version du 15 janvier 2025 à 20:24

Définition

L'extraction d'attributs consiste à identifier, puis à isoler et à mesurer des attributs 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 ==
-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.
+L'extraction d'[[attribut|attributs]] consiste à identifier, puis à isoler et à mesurer des attributs 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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 [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Catégorie:publication]]
+[[Catégorie:101]]

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