FE（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
根據歷年 iPAS AI 應用規劃師考古題統計，特徵擷取 相關題目 屬於中頻考範圍。
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資料來源與參考依據
- iPAS AI 應用規劃師評鑑內容範圍參考（115.02 更新） — 經濟部產業人才能力鑑定
- AI 應用規劃師中級程式題型比重說明（114 年第二梯次起） — iPAS 官方公告
本頁考試相關資訊依官方文件整理，實際考試內容以官方公告為準。