Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Анализ главных компонент
Линейная техника, которая проецирует данные на оси максимальной дисперсии для снижения размерности.
t-SNE
Нелинейный алгоритм, сохраняющий локальные структуры путем преобразования сходств в вероятности.
UMAP
Техника нелинейного снижения размерности, основанная на алгебраической топологии и обучении многообразий.
Автокодировщики
Архитектура нейронных сетей, которая учится сжимать и восстанавливать данные для уменьшения их размерности.
Анализ независимых компонент
Статистический метод, который разделяет многомерный сигнал на независимые составляющие компоненты.
Линейный дискриминантный анализ
Метод обучения с учителем, который максимизирует разделимость между классами, одновременно снижая размерность.
Факторизация матриц
Разложение матрицы на произведение матриц меньшего ранга для выявления скрытых структур.
ISOMAP
Нелинейный алгоритм, сохраняющий геодезические расстояния на вложенном многообразии.
Локально Линейное Вложение
Метод, сохраняющий локальные соседние отношения в пространстве пониженной размерности.
Многомерное шкалирование
Метод, который представляет объекты в пространстве меньшей размерности, сохраняя их взаимные расстояния.
Неотрицательное матричное разложение
Матричная факторизация с ограничением неотрицательности, создающая аддитивные представления.
Случайная проекция
Простая техника, которая проецирует данные на случайное подпространство, сохраняя расстояния.
Диффузионные карты
Метод, основанный на процессах диффузии для выявления внутренней геометрии данных.
Выбор признаков
Выбор оптимального подмножества исходных характеристик вместо проекции на новые измерения.
Ядерный метод главных компонент (Kernel PCA)
Расширение метода главных компонент, использующее ядерные функции для выявления нелинейных зависимостей в данных.