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Die Dimensionsreduktion ist eine entscheidende Technik in der Datenverarbeitung und im maschinellen Lernen, bei der die Anzahl der Eingabevariablen in einem Datensatz reduziert wird, während wesentliche Informationen erhalten bleiben, um Modelle zu vereinfachen und die Leistung zu steigern.
Entdecken Sie, wie Feature Engineering und Extraktion die Leistung von KI-Modellen verbessern, indem Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umgewandelt werden. Lernen Sie wichtige Techniken wie Feature-Erstellung, Transformation, PCA und Autoencoder kennen, um Genauigkeit und Effizienz in ML-Modellen zu steigern.
Die Merkmals-Extraktion wandelt Rohdaten in eine reduzierte Menge informativer Merkmale um und verbessert das maschinelle Lernen, indem sie Daten vereinfacht, die Modellleistung steigert und die Rechenkosten senkt. Entdecken Sie Techniken, Anwendungen, Tools und wissenschaftliche Einblicke in diesem umfassenden Leitfaden.
Unüberwachtes Lernen ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich auf das Finden von Mustern, Strukturen und Beziehungen in nicht gekennzeichneten Daten konzentriert und Aufgaben wie Clustering, Dimensionsreduktion und Assoziationsregel-Lernen für Anwendungen wie Kundensegmentierung, Anomalieerkennung und Empfehlungssysteme ermöglicht.
Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der Algorithmen mit nicht gelabelten Daten trainiert werden, um verborgene Muster, Strukturen und Zusammenhänge zu entdecken. Häufige Methoden sind Clustering, Assoziation und Dimensionsreduktion, mit Anwendungsfeldern wie Kundensegmentierung, Anomalieerkennung und Warenkorbanalyse.
