« Réduction de dimensionnalité » : différence entre les versions


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==en construction==
== Définition ==
Processus qui consiste à prendre des données dans un espace de grande dimension, et à les remplacer par des données dans un espace de plus petite dimension.


== Définition ==
Termes liés : '''[[Réduction de la dimension]]'''  |  '''[[surapprentissage]]'''
XXXXXXXXX


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
''' réduction de dimensionnalité '''
 
'''réduction de la dimensionnalité '''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Feature reduction'''
''' feature reduction'''


Feature reduction, also known as dimensionality reduction, is the process of reducing the number of features in a resource heavy computation without losing important information. Reducing the number of features means the number of variables is reduced making the computer’s work easier and faster. Feature reduction can be divided into two processes: feature selection and feature extraction. There are many techniques by which feature reduction is accomplished. Some of the most popular are generalized discriminant analysis, autoencoders, non-negative matrix factorization, and principal component analysis.
==Sources==


[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/feature-reduction  Source : DeepAI.org ]


<small>
[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9duction_de_la_dimensionnalit%C3%A9  Source : Wikipédia ]


[https://cours.etsmtl.ca/gti770/private/notes/PDF/LOG770-ReductionDimensionalite_1pp.pdf  Source : ETS ]


[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/feature-reduction  Source : DeepAI.org ]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
[[Catégorie:vocabulary]]

Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:02

Définition

Processus qui consiste à prendre des données dans un espace de grande dimension, et à les remplacer par des données dans un espace de plus petite dimension.

Termes liés : Réduction de la dimension | surapprentissage

Français

réduction de dimensionnalité

réduction de la dimensionnalité

Anglais

feature reduction

Sources

Source : DeepAI.org

Source : Wikipédia

Source : ETS

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Contributeurs: Claire Gorjux, Imane Meziani, wiki