Mbelata nha nha
Mbelata nha nha na-ebelata data sitere na ọtụtụ kọlụm (atụmatụ) ruo ole na ole ka ị na-edobe ihe owuwu dị mkpa.
Nchịkọta
It fights the 'curse of dimensionality,' speeds up models, and lets you actually visualize complex data in 2D or 3D.
Ime miri emi
Ezi datasets na-enwekarị narị narị ma ọ bụ puku kwuru puku atụmatụ: pixel ọ bụla na onyonyo, okwu ọ bụla n'ime okwu, ihe mmetụta ọ bụla na igwe. N'ime oghere ndị dị elu dị otú ahụ, isi data na-adị ntakịrị ma dị anya, nha anya na-enweghị ntụkwasị obi, na ụdị na-emekarị mkpọtụ. Nke a bụ nkọcha nke akụkụ. Mbelata oke nha na-edobe data ahụ ka ọ bụrụ akụkụ dị nta ma na-echekwa mmekọrịta bara uru. PCA na-eme nke a n'ahịrị site n'ịchọta ntụzịaka nke nnukwu esemokwu. t-SNE na UMAP bụ ndị na-anọghị n'ịntanetị na-eme nke ọma n'ikpughe ụyọkọ maka ịhụ anya. Mbelata akụkụ na-ewepụ atụmatụ anaghị arụ ọrụ ma ọ bụ mkpọtụ, na-ebipụ ebe nchekwa na mgbakọ, ma na-akwalite izi ezi nke ụdị mgbada ugboro ugboro n'ihi na enwere obere mgbama na-adịghị mkpa iji megharịa ya.
Nghọta nka nka
PCA na-arụ ọrụ site n'ịgbakọ ndakọrịta nke njirimara yana ịchọta eigenvectors, 'isi akụrụngwa,' nke na-atụ aka na ntụzịaka nke oke mgbanwe. Ị na-edobe akụkụ ole na ole kachasị elu yana data oru ngo na ha, na-atụfu ntụzịaka dị ala nke na-abụkarị mkpọtụ. t-SNE na UMAP kama na-eṅomi mmekọrịta ndị agbata obi: ha na-agbalị idobe isi ihe dị nso na akụkụ dị elu nso na maapụ obere akụkụ. UMAP na-ewupụta eserese nke isi ihe dị nso, nke na-eme ka ọ dị ngwa karịa t-SNE ma ka mma na-echekwa nhazi zuru ụwa ọnụ.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi doro anya
Ọ na-enyere gị aka ikewapụta nkwupụta ọrụ aka doro anya na asụsụ ahịa.
Ọnụ ego na mmefu ego
Ị nwere ike ịjụ ajụjụ mmejuputa iwu ka mma tupu itinye ego ma ọ bụ oge.
Team na usoro ọrụ
Ndị otu nwere nghọta na-eme ka ngwaahịa, amụma na mkpebi mmụta ka mma.
Ọdịnihu nke Mbelata Dimensionality
Mbelata akụkụ ugbu a bụ nzọụkwụ a na-eme kwa oge n'ime pipeline AI buru ibu kama ịbụ ọrụ kwụ ọtọ. UMAP abụrụla ihe ndabara maka inyocha ntinye sitere na nnukwu asụsụ na ụdị ọhụụ, ebe ndị injinia na-arụ ọtụtụ puku akụkụ n'ime maapụ 2D iji nyochaa ihe ihe nlereanya mụtara. Na-atụ anya mwekota siri ike na dashboards mmekọrịta, mmejuputa GPU ngwa ngwa maka ihe ndekọ dataset ijeri ijeri, yana iji na-eto eto na ọrụ nkọwa, ebe ndị nchọpụta na-ebelata mmemme ime ihe nlereanya iji ghọta na mebie omume ya.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Nhazi okwu ma ọ bụ ahịrịokwu sitere na ụdị asụsụ na 2D yana UMAP iji hụ echiche ndị otu ụdị ọnụ.
Na-akpakọ puku kwuru puku mkpụrụ ndụ ihe nketa nke onye ọrịa n'ime akụkụ ole na ole tupu ịchịkọta subtypes ọrịa
Mbelata njirimara onyonyo tupu inye ha nri na ọkwa ọkwa ka ọzụzụ na-adị ngwa ngwa ma ghara ịdị mfe karịa
Ilele omume ndị ahịa n'ofe narị igwe metrik dị ka nkata agbasasị 2D iji hụ akụkụ ahịa dị iche iche
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Otu dị iche iche nwere ike iji otu okwu ahụ mee ihe n'ụzọ dị iche, yabụ kọwapụta oge n'oge.
Ihe nrịbama nwere ike ịdị ike ebe arụmọrụ ụwa na-adaghị adaba.
Ileghara ogo data na atụmatụ nyocha anya na-emepụtakarị nsonaazụ na-adịghị mma.
Map mmejuputa
Malite na nkọwa asụsụ dị larịị nke nsonaazụ ịchọrọ.
Họrọ otu metrik ịga nke ọma na otu ọnọdụ ọdịda tupu nnwale.
Gbaa obere onye na-anya ụgbọ elu nwere data nnọchite anya, ọ bụghị ihe ngosi ngosi na-egbu maramara.
Detuo ebe Mbelata Dimensionality na-enyere aka yana ebe ụzọ ndị dị mfe dị mma.
Nọgide na-eme nchọpụta
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Dimensionality Reduction quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Ntuziaka na-esote
Barlow ejima na mbelata redundancy
Ajụjụ a na-ajụkarị
What is Dimensionality Reduction?
Mbelata nha nha na-ebelata data sitere na ọtụtụ kọlụm (atụmatụ) ruo ole na ole ka ị na-edobe ihe owuwu dị mkpa. Ọ na-alụ ọgụ 'ọbụbụ ọnụ nke ịdị n'otu,' na-eme ka ụdịdị dị elu, ma na-enye gị ohere iji anya nke uche hụ data mgbagwoju anya na 2D ma ọ bụ 3D.
Gịnị bụ ' nkọcha nke dimensionality'?
N'ime oghere dị oke elu, isi ihe na-agbasa ebe dịpụrụ adịpụ na usoro dị anya na-akụda, yabụ ụdị na-agbasi mbọ ike ịchọta usoro ma na-agabiga oke.
Kedu ka PCA si ekpebi ntụzịaka ị ga-edobe?
PCA na-achọta ihe ndị bụ isi, anyụike nke oke dị iche iche, ma na-edobe ndị kachasị elu n'ihi na ha na-ebu ozi kachasị.
Kedu ihe kpatara eji akpọ PCA usoro 'linear'?
Akụkụ bụ isi nke ọ bụla bụ nchikota ahịrị nke njirimara izizi, yabụ PCA enweghị ike ijide usoro gbara agbagọ, nke na-adịghị adị ka t-SNE ma ọ bụ UMAP nwere ike.
Kedu ihe t-SNE na UMAP kacha mma?
Ha abụọ bụ usoro na-adịghị ahụkebe nke na-edobe isi ihe dị nso na maapụ dị ala, na-eme ka ụyọkọ hụ na 2D ma ọ bụ 3D.