قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التحليل العاملي الرئيسي (ACP/PCA)
تقنية خطية لتقليل الأبعاد تحول المتغيرات المترابطة إلى مكونات غير مترابطة من خلال تعظيم التباين المفسر وفق محاور متعامدة.
t-SNE (التضمين العشوائي للمجاورة الموزعة t)
خوارزمية غير خطية لتقليل الأبعاد تحافظ على الهياكل المحلية من خلال تقليل تباعد كولباك-ليبلر بين توزيعات الاحتمال في الفضاء الأصلي والمختزل.
Isomap
خوارزمية لتقليل الأبعاد تحافظ على المسافات الجيوديسية من خلال بناء رسم بياني للمجاورة واستخدام التحليل العاملي الرئيسي متعدد الأبعاد.
MDS (القياس متعدد الأبعاد)
تقنية تصور تحافظ على المسافات بين أزواج النقاط من خلال إيجاد تكوين منخفض الأبعاد يقلل من إجهاد الحفاظ على المسافات.
التباين المفسر
نسبة التباين الكلي للبيانات التي يتم التقاطها بواسطة كل مكون رئيسي، وتعمل كمعيار لاختيار العدد الأمثل للأبعاد.
المشفرات التلقائية
شبكات عصبية غير خاضعة للإشراف تتعلم تمثيلات مضغوطة من خلال إجبار المخرج على إعادة بناء المدخل عبر فضاء كامن ذي أبعاد مخفضة.
التحليل العاملي
طريقة إحصائية لنمذجة المتغيرات المرصودة كمزيج خطي من العوامل الكامنة غير المرصودة، تفصل بين التباين المشترك والتباين الفريد.
الحيرة في t-SNE
معلمة تحكم تشرف على العدد الفعال للجيران المدروسين في خوارزمية t-SNE، مؤثرة على التوازن بين الحفاظ على الهياكل المحلية والعالمية.
تحليل المكونات المستقلة
تقنية لفصل المصادر العمياء تهدف إلى تحليل الإشارات متعددة المتغيرات إلى مكونات مستقلة إحصائياً تعظم عدم التوزيع الطبيعي.
المشفرات التلقائية التباينية
امتداد احتمالي للمشفرات التلقائية يتعلم توزيعاً في الفضاء الكامن، مما يسمح بتوليد بيانات جديدة وتحسين الانتظام.
PHATE (إمكانات الانتشار الحراري للتضمين القائم على التقارب للمسار)
خوارزمية تحافظ على المسارات والفروع في البيانات بدمج الانتشار الحروري وتقليل الأبعاد لتصور العمليات المستمرة.
تحليل المصفوفة غير السالبة
تحليل مصفوفي مقيد بقيم غير سالبة، ينتج قواعد قابلة للتفسير وتمثيلات جمعية للبيانات.