Помага на машинното обучение при получаването на прогнозни модели с добро съответствие.
Намаляването на размерността е област на машинното обучение и изкуствения интелект. Както знаем, в машинното обучение за всяка класификация се вземат предвид много фактори преди резултата. И тези фактори не са нищо друго освен променливите, които също се наричат характеристики. Но въпросът тук е какво точно прави намаляването на размерността в машинното обучение. Отговорът на този въпрос би бил, че намалява функцията. Тези функции или входни променливи са известни като измерения. Ако даден набор от данни съдържа голям брой входни променливи, това става доста сложен случай за правене на какъвто и да е вид прогнозиране и е тук, когато имаме нужда от техники за редуциране на измеренията. Ето защо се казва, че Dimensional Reduction е трансформирането на набора от данни с високо измерение в набор от данни с ниско измерение, което потвърждава, че предоставя подобна информация. Той е изключително полезен в области като биоинформатика, разпознаване на реч и обработка на сигнали, визуализация на данни, намаляване на шума и клъстерен анализ и т.н., следователно е от полза за AI Startups да го използват за предоставяне на по-добри продукти.
Компоненти за намаляване на размерността
Имаме различни методи, чрез които можем да приложим метода за намаляване на измеренията. Те са,
- Избор на функция: Това е методът, чрез който избираме приложими данни под формата на подмножество, за да изградим модел с високо ниво на точност. Пропускат се данните, които не са приложими. За правилното изпълнение на този метод се използват и три различни метода за избор на характеристики,
- Метод на филтриране
- Метод на обвивките
- Вграден метод
- Извличане на функции: Това е метод, чрез който трансформираме пространството с високи измерения в пространство с ниски измерения. Полезно е, когато трябва да използваме по-малко средства, но да запазим цялата информация, докато обработваме данните. Различните методи за извличане на функции са,
- Анализ на основните компоненти
- Линеен дискриминантен анализ
- PCA на ядрото
- Квадратичен дискриминантен анализ
Няколко различни техники за намаляване на размерността
Заключение
Следователно можем да заключим, че прилагането на намаляване на размерността е от полза, тъй като намалява пространството за съхранение на набора от данни поради намаляването на размерите. Освен това изисква по-малко време за изчисления. Това е полезно за бързо визуализиране на данни.
