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:
- Метод фильтрации
- Метод оберток
- 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:
- Анализ основных компонентов
- Линейный дискриминантный анализ
- Ядро PCA
- 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.