Некоторые способы использования сингулярной декомпозиции (SVD) для улучшения точности и эффективности машинного обучения:

• Уменьшение размерности данных. 45 Найдя основные закономерности в данных и отбросив менее важные, SVD помогает упростить данные и сделать их более удобными для работы. 4
• Сжатие данных. 4 SVD позволяет сжимать большие наборы данных без потери слишком много информации. 4 Для этого нужно сохранить только самые важные сингулярные значения и соответствующие им сингулярные векторы. 4
• Матричное приближение. 4 Ещё одно применение SVD — приблизить большую сложную матрицу меньшей, более простой. 4 Это может быть полезно при работе с большими наборами данных, с которыми сложно напрямую работать. 4
• Прогнозирование пользовательских предпочтений. 45 В коллаборативной фильтрации SVD используется для прогнозирования пользовательских предпочтений путём разложения матрицы взаимодействия пользователя и элемента на скрытые факторы. 5
• Шумоподавление. 5 Удаляя меньшие сингулярные значения, SVD можно фильтровать шум из данных, оставляя только наиболее значимые шаблоны. 5