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title: "特徵擷取（Feature Extraction）"
slug: feature-extraction
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/learning/what-is-feature-extraction
updated_at: 2026-04-27
tags: [特徵工程, 深度學習, 降維, iPAS中級]
ipas_term: true
type: deep-dive
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# 特徵擷取 是什麼？

> 特徵擷取是從原始資料中自動識別並提取有意義的特徵表示的過程，目的是降低資料維度同時保留關鍵資訊，提升模型學習效率

## 完整說明

特徵擷取（Feature Extraction）將高維原始資料（如圖像像素、文字字元）轉換為緊湊的特徵向量，常用方法包括：PCA（主成分分析）、自編碼器（Autoencoder）、CNN 的卷積層特徵提取、詞嵌入（Word Embedding）。與特徵工程（Feature Engineering）的區別：特徵擷取偏重自動化表示學習，特徵工程偏重人工設計特徵。

## iPAS 考試出題分析

屬於中頻考範圍。

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深度解說頁：https://aiterms.tw/learning/what-is-feature-extraction
快查頁：https://aiterms.tw/terms/feature-extraction
最後更新：2026/04/28