Modelli avanzati di riduzione della dimensionalità resi semplici

Metodi avanzati di riduzione della dimensionalità resi semplici

Scopri come applicare efficientemente i metodi di riduzione dimensionale all’avanguardia e potenziare i tuoi modelli di apprendimento automatico.

Fonte immagine: unsplash.com.

Quando affronti un compito di apprendimento automatico, ti sei mai sentito sopraffatto dal massiccio numero di caratteristiche?

La maggior parte degli scienziati dei dati affronta questa sfida travolgente quotidianamente. Aggiungere caratteristiche arricchisce i dati, ma spesso rilenta il processo di addestramento e rende più difficile rilevare pattern nascosti, risultando nella famigerata maledizione della dimensionalità.

Inoltre, in spazi ad alta dimensionalità si verificano fenomeni sorprendenti. Per rappresentare questo concetto con un’analogia, pensa al romanzo “Flatland”, dove i personaggi che vivono in un mondo piatto (bidimensionale) rimangono sbalorditi quando si trovano di fronte a un essere tridimensionale. Allo stesso modo, faticamo a comprendere che, in spazi ad alta dimensionalità, la maggior parte dei punti sono valori anomali e le distanze tra i punti sono di solito più grandi del previsto. Tutti questi fenomeni, se non trattati correttamente, possono avere implicazioni disastrose per i nostri modelli di apprendimento automatico.

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In questo articolo, spiegherò alcune tecniche avanzate di riduzione dimensionale utilizzate per mitigare questo problema.

Nel mio precedente articolo, ho illustrato l’importanza della riduzione dimensionale nei problemi di apprendimento automatico e come domare la maledizione della dimensionalità, spiegando sia la teoria che l’implementazione di Scikit-Learn dell’algoritmo Principal Component Analysis.

In questo articolo di approfondimento, analizzerò ulteriori algoritmi di riduzione dimensionale, come kPCA o LLE, che superano i limiti del PCA.

Non preoccuparti se non hai ancora letto la mia introduzione alla riduzione dimensionale. Questo articolo è una guida autonoma, poiché spiegherò ogni concetto in modo semplice. Tuttavia, se preferisci saperne di più sul PCA, sono sicuro che questa guida ti sarà utile: