تخفيض الأبعاد

إن تقليل الأبعاد هو عملية استخراج الميزات المهمة من مجموعة بيانات عالية الأبعاد من أجل تقليل تعقيدها وتبسيط تحليلها وتحسين كفاءتها الحسابية. تساعد تقنيات تقليل الأبعاد على تصور البيانات عن طريق تقليل عدد المكونات التي تشكل البيانات. يتم استخدامه في العديد من المجالات كثيفة البيانات، مثل التعلم الآلي، والتحكم في العمليات الإحصائية، ورؤية الكمبيوتر، والتعرف على الأنماط، ومعالجة اللغات الطبيعية.

يمكن استخدام تقليل الأبعاد لتقليل كمية البيانات المراد معالجتها، كما هو الحال في استعلام قاعدة البيانات أو في خوارزميات التعلم الآلي. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تقليل وقت المعالجة اللازم لإجراء عملية حسابية بشكل كبير. يمكن أن يساعد تقليل الأبعاد أيضًا في تفسير العلاقات بين الميزات وتقليل مخاطر التجهيز الزائد عند تدريب نماذج التعلم الآلي. ومن خلال تقليل عدد الميزات اللازمة لفهم البيانات أو تمثيلها، يمكن تحقيق النتائج المرجوة بموارد أقل.

تتمثل الأهداف الأساسية لتقليل الأبعاد في تقليل وقت الحساب وتحسين الدقة وتحسين تخزين البيانات. ولتحقيق هذه الغاية، تم تطوير مجموعة متنوعة من التقنيات، بما في ذلك تحليل المكون الرئيسي، وتحلل القيمة المفردة، والتحليل التمييزي الخطي، وتحليل المكونات المستقلة، وتحليل المصفوفة غير السالبة، وتحليل المكون الرئيسي الاحتمالي. يمكن لكل من هذه التقنيات تقليل عدد الميزات وربما الاحتفاظ بالمعلومات ذات الصلة المهمة للتحليل.

يساعد تقليل الأبعاد على تحسين الكفاءة الحسابية للمهام كثيفة البيانات، مع تقليل تعقيد مجموعات البيانات وحجمها. إنها أداة مهمة لعلماء البيانات، حيث تمكنهم من تصور العلاقات المعقدة بين المتغيرات والمساعدة في تفسير البيانات وفهمها.