Extraction d'attributs

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

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

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 »