Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Анализ главных компонент
Линейная техника, преобразующая данные в новое ортогональное пространство, максимизируя дисперсию.
t-SNE
Нелинейный алгоритм, сохраняющий локальные структуры для визуализации многомерных данных.
UMAP
Нелинейный метод, сохраняющий как локальную, так и глобальную структуру данных.
Факторный анализ
Статистическая техника, моделирующая наблюдаемые ковариации между переменными через скрытые факторы.
Автокодировщики
Нейронные сети без учителя, обучающиеся сжатым представлениям данных.
LDA
Метод с учителем, максимизирующий разделимость между заранее известными классами.
ISOMAP
Алгоритм, сохраняющий геодезические расстояния на многообразии данных.
LLE
Метод, сохраняющий локальные линейные отношения между соседними точками данных.
Выбор Переменных
Процесс выбора оптимального подмножества релевантных предикторных переменных.
Случайная проекция
Быстрый метод проецирования данных в пространство меньшей размерности, приблизительно сохраняющий расстояния.
NMF
Факторизация матриц с ограничениями неотрицательности для аддитивных представлений.
MDS
Метод, сохраняющий попарные расстояния между точками в пространстве пониженной размерности.
Диффузионные карты
Метод, основанный на случайных блужданиях, захватывающий внутреннюю геометрию данных.
ICA
Метод разделения многомерного сигнала на статистически независимые компоненты.
PHATE
Метод, сохраняющий траектории и непрерывные ветви в биологических данных.
Метод ядерного главных компонент (Kernel PCA)
Расширение метода главных компонент с использованием ядерных функций для выявления нелинейных зависимостей.
Усечённое SVD
Частичное разложение по сингулярным числам для эффективного сжатия разреженных матриц.