次元削減
次元削減
次元削減とは、多次元のデータをなるべく情報を失わないように低次元のデータに落とし込むことです。
データの量を節約できるので計算を高速化でき、またデータが解釈しやすくなるというメリットがあります。
クイズ
次元削減を用いることで、データセットの次元数を減らすことが出来る。これは,複数の観測変数をそれぞれに適切な重み付けをした上で融合し、ひとつの潜在変数にまとめるという手法である。この手法を用いる際に気を付けるべき事項として、最も適切な選択肢を1つ選べ。
次元削減で有名な主成分分析(PCA)アルゴリズムを体験
次元削減アルゴリズムで最も有名な主成分分析(PCA)の理論や数式を交えた解説記事を公開しています。ワインデータを用いた次元削減を Python コードの実行ができる記事でリアルな体験ができます。ぜひご覧ください。
次元削減アルゴリズムで有名な主成分分析(PCA)をわかりやすく解説【Pythonコード付】
👉より体系的に学びたい方は「人工知能基礎」(東京大学松尾豊先生監修)へ
人工知能基礎講座を提供中
人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか?
人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。
サンプル動画
AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座
zero to oneの「E資格」向け認定プログラム
日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験ならzero to oneの「E資格」向け認定プログラム (税込165,000円) をおすすめします。当講座は、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授と東北大学大学院情報科学研究科の岡谷貴之教授が監修する実践的なプログラムとなっています。
厚生労働省の教育訓練給付制度対象のE資格認定プログラムの中では最安値※となり、実質負担額49,500円~(支給割合70%の場合)で受講可能です。※2023年弊社調べ