قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
تحليل المكونات الرئيسية
تقنية خطية تقوم بإسقاط البيانات على محاور التباين الأقصى لتقليل الأبعاد.
t-SNE
خوارزمية غير خطية تحافظ على الهياكل المحلية عن طريق تحويل التشابهات إلى احتمالات.
UMAP
تقنية تقليل الأبعاد غير الخطية القائمة على الطوبولوجيا الجبرية وتعلم التنوعات.
المشفرات التلقائية
هندسة شبكات عصبية تتعلم ضغط البيانات وإعادة بنائها لتقليل أبعادها.
تحليل المكونات المستقلة
طريقة إحصائية تفصل إشارة متعددة المتغيرات إلى مكونات أساسية مستقلة.
تحليل التمييز الخطي
تقنية مُراقبة تزيد من قابلية الفصل بين الفئات مع تقليل الأبعاد.
تحليل المصفوفة
تحليل مصفوفة إلى حاصل ضرب مصفوفات ذات رتبة أقل للكشف عن الهياكل الكامنة.
إيزوماب
خوارزمية غير خطية تحافظ على المسافات الجيوديسية على مشعب مضمن.
التضمين الخطي المحلي
تقنية تحافظ على علاقات الجوار المحلي في الفضاء ذي الأبعاد المخفضة.
التحجيم متعدد الأبعاد
طريقة تمثل الكائنات في فضاء ذي أبعاد أقل مع الحفاظ على المسافات المتبادلة بينها.
تحليل المصفوفة غير السلبية
تفكيك المصفوفة بقيد عدم السلبية لإنتاج تمثيلات جمعية.
إسقاط عشوائي
تقنية بسيطة تقوم بإسقاط البيانات على فضاء جزئي عشوائي مع الحفاظ على المسافات.
خرائط الانتشار
طريقة تعتمد على عمليات الانتشار لالتقاط الهندسة الجوهرية للبيانات.
اختيار الميزات
اختيار مجموعة فرعية مثلى من الميزات الأصلية بدلاً من الإسقاط على أبعاد جديدة.
تحليل المكونات الرئيسية النواة
امتداد لتحليل المكونات الرئيسية (PCA) يستخدم دوال النواة لالتقاط العلاقات غير الخطية في البيانات.