次元削減は、機械学習とデータ分析における重要な概念であり、考慮する確率変数の数を減らすことに焦点を当てる。モデルを単純化し、解釈を容易にし、処理を効率化するのに役立つ。このテクニックは高次元のデータセットを扱う際に不可欠であり、多くの特徴を持つことは、オーバーフィッティング、計算コストの増加、可視化の困難さといった課題につながる可能性がある。
人工知能（AI）や機械学習（ML）の世界では、次元削減が重要な役割を果たす。入力変数の数を減らすことで、以下のことが可能になる：
次元削減にはいくつかの手法が適用できる：
t-分散確率的近傍埋め込み（t-SNE）：2Dや3Dのデータ可視化によく使われる非線形手法。データの局所構造を保持することに重点を置いている。t-SNEを発見する。
オートエンコーダ：入力データの効率的な符号化を学習するために採用されるニューラルネットワークの一種。主にディープラーニングの文脈で次元削減のために使用される。
コンピュータビジョンでは、次元削減は画像データを圧縮するのに役立つ。以下のようなモデル Ultralytics YOLOのようなモデルは、精度を大きく損なうことなく処理時間を向上させるために、しばしば次元削減された画像データを使用します。コンピュータ・ビジョンのアプリケーションについて読む。
次元削減はゲノミクスにおいて、数百万もの遺伝子マーカーを含む大規模なデータセットを解析するために利用されている。次元を削減することで、生物学的機能に影響を与える重要な変異に焦点を当てることが可能になり、個別化医療のような分野に不可欠なものとなる。
次元削減はデータの入力特徴を減らすが、それとは異なる：
特徴エンジニアリング：このプロセスでは、既存のフィーチャーに基づいて新しいフィーチャーを作成します。一方、次元削減ではフィーチャー数を削減するのが一般的です。フィーチャーエンジニアリングの詳細はこちら。
特徴選択：次元削減とは異なり、特徴選択では、変換せずに元の特徴のサブセットを選択する。
有益ではあるが、次元削減は情報の損失につながる可能性がある。次元削減と重要な情報の保持のバランスをとることが重要である。また、データセットと望ましい結果を考慮して、適切な手法を選択することも重要である。
実務家にとっては、Ultralytics HUBのようなプラットフォームを使うことで、モデルのトレーニングやデプロイメントと並行して次元削減を促進し、データサイエンティストやエンジニアにシームレスなワークフローを提供することができる。
次元削減は、機械学習ツールボックスの強力なツールであり、複雑さと計算上の課題に対処し、より明確な洞察とモデル性能の向上を可能にする。AIとMLプロセスにおけるその統合は拡大し続けており、ビッグデータの課題に対する合理的なアプローチを提供しています。
