« Extraction d'attributs » : différence entre les versions

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 »

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 == Définition ==
-Dans l'apprentissage automatique, l’extraction des caractéristiques est la reconnaissance de formes et le traitement d'image. L’extraction d'entités commence à partir d'un ensemble initial de données mesurées et construit des valeurs dérivées (caractéristiques) destinées à être informatives et non redondantes.
+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]].
 == Français ==
-'''Extraction des caractéristiques'''
+'''extraction d'attributs'''
+'''extraction des attributs'''
+'''extraction des caractéristiques'''
 == Anglais ==
-'''Feature extraction '''
+'''feature extraction'''
+'''features extraction'''
+==Español==
+''''' extracción de atributos '''''
-==Sources==
+''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.''
-[https://en.wikipedia.org/wiki/Glossary_of_artificial_intelligence   Source : Wikipedia]
+==Sources==
+[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:101]]

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