Redução da dimensionalidade

A redução da dimensionalidade é um processo de extração dos recursos importantes de um conjunto de dados de alta dimensão para reduzir sua complexidade, simplificar sua análise e melhorar sua eficiência computacional. As técnicas de redução de dimensionalidade ajudam a visualizar os dados, reduzindo o número de componentes que os compõem. Elas são usadas em muitos campos com uso intensivo de dados, como aprendizado de máquina, controle estatístico de processos, visão computacional, reconhecimento de padrões e processamento de linguagem natural.

A redução da dimensionalidade pode ser usada para reduzir a quantidade de dados a serem processados, como em uma consulta de banco de dados ou em algoritmos de aprendizado de máquina. Isso pode reduzir drasticamente o tempo de processamento necessário para um cálculo. A redução da dimensionalidade também pode ajudar na interpretação das relações entre os recursos e reduzir o risco de ajuste excessivo ao treinar modelos de aprendizado de máquina. Ao reduzir o número de recursos necessários para entender ou representar os dados, os resultados desejados podem ser alcançados com menos recursos.

Os principais objetivos da redução da dimensionalidade são reduzir o tempo de computação, melhorar a precisão e otimizar o armazenamento de dados. Para isso, foram desenvolvidas várias técnicas, incluindo análise de componentes principais, decomposição de valores singulares, análise discriminante linear, análise de componentes independentes, fatorização de matrizes não negativas e análise probabilística de componentes principais. Cada uma dessas técnicas pode reduzir o número de recursos e, possivelmente, reter informações relevantes que são importantes para a análise.

A redução da dimensionalidade ajuda a melhorar a eficiência computacional de tarefas com uso intensivo de dados e, ao mesmo tempo, reduz a complexidade e o tamanho dos conjuntos de dados. É uma ferramenta importante para cientistas de dados, permitindo que eles visualizem relações complexas entre variáveis e auxiliem na interpretação e na compreensão dos dados.