차원 축소는 주어진 데이터 세트에 사용되는 기능의 수를 줄이기 위해 기계 학습 분야에서 사용되는 기술입니다. 이 기술은 데이터가 원래 형식으로 이해하기에는 너무 복잡하거나 사용 중인 애플리케이션에 비해 기능 수가 너무 많은 경우에 자주 사용됩니다. 차원 감소는 데이터 세트에서 관련이 없거나 중복되는 기능을 제거하거나 데이터 세트 내 노이즈(중요하지 않거나 임의 값)의 영향을 줄이는 데 사용할 수 있습니다.
차원 축소를 사용하는 주요 목적은 원래 데이터 세트에 최대한 가깝게 유지하면서 시스템에서 내려야 하는 결정 수를 최소화하는 것입니다. 이는 처리하는 데 계산 비용이 많이 들 수 있는 대규모 데이터 세트로 작업할 때 유용한 기술이 될 수 있습니다.
차원 축소의 일반적인 대안 중 하나는 당면한 문제에 중요한 기능만 식별하는 기능 선택입니다. 기능 선택은 프로세스 결과에서 중요하지 않은 기능을 제거합니다. 이 접근 방식을 사용하면 원래 데이터 세트의 정확성이나 효율성을 저하시키지 않으면서 많은 기능이 포함된 데이터 세트를 훨씬 더 작은 데이터 세트로 줄일 수 있습니다.
차원 축소는 데이터가 고차원인 경우에도 유용합니다. 고차원성은 3차원 이상의 데이터 세트를 의미합니다. 데이터 세트의 차원을 줄임으로써 정확도를 크게 저하시키지 않고 불필요한 데이터를 제거할 수 있으므로 데이터 세트와 이를 기반으로 구축된 모델의 계산 시간과 메모리를 덜 사용할 수 있습니다.
차원 축소는 데이터세트 내 기능 간의 잠재적으로 의미 있는 관계를 식별하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이 기술은 상관된 기능을 하나의 기능으로 결합하거나 기능을 더 적은 범주로 다시 코딩하여 작동할 수 있습니다. 이러한 방식으로 차원 축소를 사용하면 새롭고 작은 데이터 세트를 기반으로 구축된 모델은 더 많은 기능에서는 명확하지 않았을 수 있는 패턴과 동작을 더 잘 식별할 수 있습니다.
전반적으로 차원 축소는 기계 학습의 강력한 도구로, 정확성을 높이고 계산 시간과 메모리 소비를 줄이며 데이터 내에서 의미 있는 관계를 식별하는 데 도움이 됩니다.
