Extraction d'attributs - Historique des versions

Pitpitt : Remplacement de texte : « == Anglais == » par «  == Anglais == »

2026-07-29T02:36:17Z

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	'''extraction des caractéristiques'''		'''extraction des caractéristiques'''

			<span id="en"></span>
	== Anglais ==		== Anglais ==
	'''feature extraction'''		'''feature extraction'''

2026-07-29T00:12:16Z

Remplacement de texte : « ==Español== » par « <span id="es"></span> ==Español== »

2026-04-18T19:34:23Z

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	'''features extraction'''		'''features extraction'''

			Feature extraction involves identifying, then isolating and measuring features in raw data to create numerical or categorical features that can be more easily processed by learning algorithms while preserving the information in the original data.
			In machine learning, feature extraction is used to prepare data for model training.


	==Español==		==Español==

2025-09-24T00:55:43Z

Remplacement de texte : « ==Español== » par « ==Español== Catégorie:es »

2025-07-22T01:45:31Z

← Version précédente		Version du 21 juillet 2025 à 21:45
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	==Español==		==Español==
	''''' extracción de atributos '''''		''''' extracción de atributos '''''

	''La extracción de atributos consiste en identificar, aislar y medir atributos en los datos brutos para crear atributos numéricos o categóricos que puedan ser procesados más fácilmente por los algoritmos de aprendizaje, preservando al mismo tiempo la información de los datos originales.''		''La extracción de atributos consiste en identificar, aislar y medir atributos en los datos brutos para crear atributos numéricos o categóricos que puedan ser procesados más fácilmente por los algoritmos de aprendizaje, preservando al mismo tiempo la información de los datos originales.''
	''En el aprendizaje automático, la extracción de atributos se utiliza para preparar los datos para el entrenamiento de modelos.''		''En el aprendizaje automático, la extracción de atributos se utiliza para preparar los datos para el entrenamiento de modelos.''

2025-07-22T01:45:19Z

← Version précédente		Version du 21 juillet 2025 à 21:45
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	'''features extraction'''		'''features extraction'''

			==Español==
			''''' extracción de atributos '''''
			''La extracción de atributos consiste en identificar, aislar y medir atributos en los datos brutos para crear atributos numéricos o categóricos que puedan ser procesados más fácilmente por los algoritmos de aprendizaje, preservando al mismo tiempo la información de los datos originales.''
			''En el aprendizaje automático, la extracción de atributos se utiliza para preparar los datos para el entrenamiento de modelos.''


	==Sources==		==Sources==

	[https://www.mathworks.com/discovery/feature-extraction.html#:~:text=Feature%20extraction%20refers%20to%20the,in%20the%20original%20data%20set Source : MathWorks]		[https://www.mathworks.com/discovery/feature-extraction.html#:~:text=Feature%20extraction%20refers%20to%20the,in%20the%20original%20data%20set Source : MathWorks]
			{{Modèle:101}}
	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]

2025-01-16T01:24:03Z

← Version précédente		Version du 15 janvier 2025 à 21:24
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	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
			[[Catégorie:101]]

2025-01-12T16:43:56Z

← Version précédente		Version du 12 janvier 2025 à 12:43
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	== Définition ==		== 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]].		En [[apprentissage automatique]], l’extraction d'attributs sert à préparer des données pour l'[[entraînement\|entraînement de modèles]].

2024-06-06T20:56:49Z

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	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	~~[[Catégorie:publication]]~~

2024-06-06T05:49:26Z

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	== Définition ==		== 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 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 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]].		En [[apprentissage automatique]], l’extraction d'attributs sert à préparer des données pour l'[[entraînement\|entraînement de modèles]].