Это помогает машинному обучению получать подходящие прогностические модели.

Уменьшение размерности — это область машинного обучения и искусственного интеллекта. Как мы знаем, в машинном обучении для любой классификации учитывается множество факторов, прежде чем будет получен результат. И эти факторы есть не что иное, как переменные, которые также называются признаками. Но вопрос здесь в том, что именно делает уменьшение размерности в машинном обучении. Ответ на этот вопрос будет заключаться в том, что он уменьшает функцию. Эти функции или входные переменные известны как измерения. Если набор данных содержит большое количество входных переменных, это становится довольно сложным случаем для любого прогноза, и именно здесь нам нужны методы размерного уменьшения. Вот почему говорят, что Dimensional Reduction — это преобразование набора данных высокой размерности в набор данных низкой размерности, подтверждающий, что он предоставляет аналогичную информацию. Он чрезвычайно полезен в таких областях, как биоинформатика, распознавание речи и обработка сигналов, визуализация данных, шумоподавление, кластерный анализ и т. д., поэтому ИИ-стартапам выгодно использовать его для создания более качественных продуктов.

Компоненты уменьшения размерности

У нас есть разные методы, с помощью которых мы можем применять метод уменьшения размерности. Они есть,

  • Выбор признаков: это метод, с помощью которого мы выбираем подходящие данные в виде подмножества для построения модели с высоким уровнем точности. Неприменимые данные опущены. Для правильного выполнения этого метода также используются три разных метода выбора признаков:
  1. Метод фильтрации
  2. Метод оберток
  3. Встроенный метод
  • Извлечение признаков: это метод, с помощью которого мы преобразуем пространство высокой размерности в пространство низкой размерности. Это полезно, когда нам нужно использовать меньше средств, но сохранить всю информацию при обработке данных. Различные методы извлечения признаков:
  1. Анализ основных компонентов
  2. Линейный дискриминантный анализ
  3. Ядро PCA
  4. Квадратичный дискриминантный анализ

Несколько различных методов уменьшения размерности

Заключение

Следовательно, мы можем сделать вывод, что применение уменьшения размерности полезно, поскольку оно уменьшает пространство для хранения набора данных из-за уменьшения размеров. Кроме того, требуется меньше времени для вычислений. Это полезно для быстрой визуализации данных.