« Extraction d'attributs » : différence entre les versions
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''En el aprendizaje automático, la extracción de atributos se utiliza para preparar los datos para el entrenamiento de modelos.'' | |||
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Dernière version du 21 juillet 2025 à 21:45
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
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
Source : MathWorks
101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »
Contributeurs: Arianne Arel, Claude Coulombe, Imane Meziani, Espanol: Jean-Sébastien Zavalone, wiki, Sihem Kouache
