Pierre-Alexandre Bouchard

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Biography / 経歴

特徴抽出（とくちょうちゅうしゅつ）とは、教師あり学習や統計モデルにおける前処理の一つで、元の学習データから有用な情報を抽出する次元削減の一種である。各入力は元の学習データよりコンパクトな特徴量で構成される。特徴抽出では関連性の高い情報に絞ったデータを入力することで学習モデルの予測精度と意思決定アルゴリズムの性能を大幅に向上し得る。

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