Как метод главных компонент (PCA) применяется в современных алгоритмах глубокого обучения?

Метод главных компонент (PCA) применяется в алгоритмах машинного обучения для уменьшения размерности данных, что облегчает их анализ и визуализацию. habr.com www.mql5.com

Некоторые аспекты применения PCA в алгоритмах глубокого обучения:

• Упрощение моделей. practicum.yandex.ru Многомерные данные часто содержат коррелированные переменные. practicum.yandex.ru PCA уменьшает их количество, сохраняя основную информацию, что облегчает построение моделей машинного обучения. practicum.yandex.ru
• Сокращение вычислительной сложности. habr.com Уменьшение размерности может значительно сократить количество признаков, что приводит к ускорению обучения моделей и снижению потребления ресурсов. habr.com
• Улучшение качества моделей. habr.com PCA помогает уменьшить размерность данных, сохраняя при этом важные характеристики, что приводит к лучшей производительности моделей. habr.com
• Поиск скрытых закономерностей. habr.com PCA может помочь выявить скрытые зависимости между признаками и их влияние на данные. habr.com

PCA широко используется в различных приложениях, начиная от обработки изображений и сигналов и заканчивая финансами и социальными науками. www.mql5.com