قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التحليل بالمكونات الرئيسية
طريقة إحصائية لاختزال الأبعاد الخطية تحول المتغيرات المترابطة إلى متغيرات جديدة غير مترابطة تسمى المكونات الرئيسية، مع تعظيم التباين الموضح.
t-SNE
خوارزمية اختزال أبعاد غير خطية فعالة بشكل خاص لتصور البيانات عالية الأبعاد مع الحفاظ على الهياكل المحلية والتشابهات بين النقاط المجاورة.
UMAP
تقنية اختزال أبعاد غير خطية تعتمد على الطوبولوجيا الجبرية تحافظ على كل من الهيكل المحلي والعالمي للبيانات مع كونها أسرع من t-SNE.
التحليل بالمكونات المستقلة
طريقة لفصل المصادر الإحصائية العمياء تحول البيانات إلى مكونات إحصائية مستقلة، بافتراض أن إشارات المصدر غير غوسية.
تحليل المصفوفة غير السالبة
خوارزمية اختزال أبعاد تحلل مصفوفة غير سالبة إلى مصفوفتين من رتبة أقل تكونان أيضًا غير سالبتين، مما يسهل تفسير المكونات.
التحليل التمييزي الخطي
طريقة إشرافية لاختزال الأبعاد تعظم الفصل بين الفئات مع تقليل التباين داخل الفئة، تستخدم بشكل رئيسي في التصنيف.
المشفرات التلقائية التباينية
نموذج توليدي للتعلم العميق يتعلم تمثيلًا كامنًا احتماليًا للبيانات باستخدام شبكات عصبية للمشفر-فك الشفرة مع تنظيم تبايني.
Isomap
خوارزمية اختزال أبعاد غير خطية تحافظ على المسافات الجيوديسية على متعدد شعب البيانات باستخدام أقصر المسارات في رسم بياني لأقرب الجيران.
التضمين الخطي المحلي
تقنية غير خطية تحافظ على العلاقات الخطية المحلية بين النقاط من خلال إعادة بناء كل نقطة كمجموعة خطية من أقرب جيرانها في الفضاء منخفض الأبعاد.
التحليل العاملي
طريقة إحصائية استكشافية تحدد المتغيرات الكامنة غير المرصودة (عوامل) التي تفسر الارتباطات بين المتغيرات المرصودة في مجموعة بيانات متعددة المتغيرات.
مصفوفة التغاير
مصفوفة مربعة متناظرة تقيس التغايرات بين أزواج المتغيرات، أساسية لفهم العلاقات الخطية في البيانات وحساب المكونات الرئيسية.
القيم الذاتية
كميات قياسية مرتبطة بمتجهات ذاتية لتحويل خطي، تمثل الأهمية النسبية لكل مكون رئيسي في تحليل المكونات الرئيسية.
المتجهات الذاتية
اتجاهات يعمل فيها التحويل الخطي بمجرد تمدد، تتوافق مع المحاور الرئيسية لأقصى تباين في فضاء البيانات الأصلي.
مصفوفة جرام
مصفوفة متناظرة موجبة محددة تحتوي على الضربات القياسية بين جميع أزواج المتجهات، أساسية لطرق النواة والتحليل بالقيم المفردة.
تحليل المكونات الرئيسية بالنواة
امتداد غير خطي لتحليل المكونات الرئيسية يستخدم دوال نواة لتعيين البيانات ضمنياً في فضاء أعلى أبعاد قبل تطبيق تحليل المكونات الرئيسية الخطي.
خرائط الانتشار
طريقة لتقليل الأبعاد تعتمد على عمليات الانتشار تلتقط الهندسة الجوهرية للبيانات من خلال بناء رسم بياني انتقالي ماركوفي.
التحليل القيمي المفرد المقتطع
نوع من التحليل القيمي المفرد يحتفظ فقط بأكبر قيم مفردة k والمتجهات المقابلة لها، مُحسَّن للمصفوفات المتناثرة والكبيرة.
تعلم المتشعب
مجموعة من التقنيات غير الخطية تفترض أن البيانات عالية الأبعاد تقع على متشعب ذي أبعاد أقل، وتسعى لاكتشاف هذه البنية الأساسية.