Boyut indirgeme nedir?
Boyut İndirgeme Nedir?
Boyut indirgeme, yüksek boyutlu veri setlerini daha düşük boyutlu bir uzaya dönüştürme işlemidir. Bu işlem, verilerin temel özelliklerini koruyarak daha basit ve anlamlı temsilini sağlar.Boyut İndirgeme Yöntemleri
- Principal Component Analysis (PCA): Verinin varyansını en iyi şekilde açıklayan yeni boyutlar oluşturur.
- T-SNE: Veri noktalarını benzerliklerine göre gruplandırarak daha düşük boyutta görselleştirme sağlar.
- Autoencoder: Sinir ağı tabanlı bir yaklaşım olup, verileri sıkıştırarak daha düşük boyutlu temsiller elde eder.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi iş ilanlarında hangi beceriler aranır?
- Big Data Nedir
- Veri bilimci nasıl olunur?
- Büyük veri teknolojileri nelerdir?
- Yapay sinir ağlarının derin öğrenme sürecindeki rolü nedir?
- Veri monolitinden veri mesh’e geçiş: domain odaklı sahiplik
- Transfer öğrenme: ResNet, EfficientNet gibi modeller nasıl uyarlanır?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için kullanılan farklı doğrulama teknikleri ve avantajları nelerdir
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğu ile genelleme yeteneği arasındaki dengeyi sağlamak için hangi yöntemler tercih edilir
- Veri dönüştürme nedir?
- Veritabanı tasarımında normalleştirme (normalization) nedir?
- Staj yapmak veri bilimi kariyerinde önemli mi?
- Hadoop nedir?
- Histogram nasıl oluşturulur?
- Veri bilimi mi yapay zeka mı daha kazançlıdır?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir ve hangi yöntemler daha etkilidir?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi model optimizasyonu yöntemleri nelerdir?
- Model değerlendirme metrikleri: accuracy, precision, recall ve F1
- Lojistik regresyon nedir ve hangi durumlarda kullanılır?
- Veri çekme performansı: paralel okuma ve sütunlu formatlar (Parquet)