차원 축소는 머신 러닝과 데이터 분석의 핵심 개념으로, 고려 중인 무작위 변수의 수를 줄이는 데 중점을 둡니다. 이는 모델을 단순화하여 해석하기 쉽고 처리 효율을 높이는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 기능이 많으면 과적합, 계산 비용 증가, 시각화 어려움 등의 문제가 발생할 수 있는 고차원 데이터 집합을 처리하는 데 필수적입니다.
인공 지능(AI) 과 머신 러닝(ML)의 세계에서 차원 축소는 중요한 역할을 합니다. 입력 변수의 수를 줄임으로써 도움이 됩니다:
차원 축소를 위해 여러 가지 기술을 적용할 수 있습니다:
t-분산 확률적 이웃 임베딩(t-SNE): 2D 또는 3D 데이터 시각화에 자주 사용되는 비선형 기법입니다. 데이터의 로컬 구조를 보존하는 데 중점을 둡니다. t-SNE에 대해 알아보세요.
자동 인코더: 입력 데이터의 효율적인 코딩을 학습하기 위해 사용되는 신경망의 한 유형입니다. 주로 차원 축소를 위해 딥러닝 환경에서 사용됩니다.
컴퓨터 비전에서 차원 감소는 이미지 데이터를 압축하는 데 도움이 됩니다. 다음과 같은 모델 Ultralytics YOLO 과 같은 모델은 종종 차원이 줄어든 이미지 데이터를 사용하여 정확도를 크게 저하시키지 않으면서 처리 시간을 개선합니다. 컴퓨터 비전의 응용 분야에 대해 읽어보세요.
차원 감소는 유전체학에서 수백만 개의 유전자 마커가 포함된 대규모 데이터 세트를 분석하는 데 활용됩니다. 차원 감소를 통해 생물학적 기능에 영향을 미치는 중요한 변이에 집중할 수 있으므로 개인 맞춤형 의료와 같은 분야에 필수적인 요소입니다.
차원 감소는 데이터 입력 기능을 줄이기는 하지만, 데이터 입력 기능을 줄이는 것과는 다릅니다:
피처 엔지니어링: 이 프로세스에는 기존 피처를 기반으로 새로운 피처를 만드는 작업이 포함되며, 일반적으로 차원 감소를 통해 피처 수를 줄일 수 있습니다. 피처 엔지니어링에 대해 자세히 알아보세요.
특징 선택: 차원 축소와 달리 특징 선택은 원본 특징을 변형하지 않고 그 하위 집합을 선택하는 것입니다.
차원 축소는 유익하지만 정보 손실로 이어질 수 있습니다. 차원 축소와 중요한 정보 유지 사이의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 또한 데이터 세트와 원하는 결과를 고려하여 올바른 기술을 선택하는 것도 중요합니다.
실무자의 경우, Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 사용하면 모델 교육 및 배포와 함께 차원 축소가 용이해져 데이터 과학자와 엔지니어에게 원활한 워크플로우를 제공할 수 있습니다.
차원 축소는 머신 러닝 도구 상자의 강력한 도구로, 복잡성과 계산 문제를 해결하는 동시에 더 명확한 인사이트와 향상된 모델 성능을 제공합니다. AI 및 ML 프로세스에서의 통합이 계속 확대되고 있으며, 빅데이터 문제에 대한 간소화된 접근 방식을 제공합니다.
