วิธี การ ปรับ ปรุง ด้าน ความ เป็น อยู่

เทคนิค เหล่า นี้ ช่วย ปรับ ปรุง ประสิทธิภาพ และ การ มอง เห็น ภาพ ทํา ให้ การ วิเคราะห์ ข้อมูล มี ประสิทธิภาพ มาก ขึ้น.

การวิเคราะห์ส่วนประกอบของอาจารย์ใหญ่ (PCA)

PCA เป็นเทคนิคการลดมิติที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดอย่างหนึ่ง มันเปลี่ยนคุณสมบัติดั้งเดิมให้กลายเป็นชุดตัวแปรที่ไม่เกี่ยวข้องชุดใหม่ที่เรียกว่า องค์ประกอบหลัก ส่วนประกอบเหล่านี้จะตรวจจับความแปรปรวนสูงสุดในข้อมูล

PCA มีประสิทธิภาพในการลดมิติในข้อมูลชุดที่มีคุณลักษณะที่สัมพันธ์กันหลายอย่าง เช่น ข้อมูลภาพ หรือข้อมูลพจน์ของยีน นอกจากนี้ยังมีประโยชน์ในการมองภาพข้อมูลใน 2 หรือ 3 มิติด้วย

T-Distrituted Stoscotic เพื่อนบ้านฝัง (t-SNNE)

T-SNN เป็นเทคนิคที่ไม่เชิงเส้น ที่เหนือกว่าการมองภาพข้อมูลในมิติสูง โดยโยงมันเข้าไปในสองหรือสามมิติ

T-SNN ใช้โดยทั่วไปในโปรแกรมเช่น การจดจําภาพ genomics และส่วนต่างๆ ของลูกค้า

รูปแบบการเรียงแบบวงกลม การประมาณและโครงการ (UMAP)

UMPP เป็นเทคนิคใหม่ที่ไม่ใช่เชิงเส้นที่นําเสนอการคํานวณที่รวดเร็วและดีกว่า การเก็บรักษาโครงสร้างข้อมูลทั่วโลกเมื่อเทียบกับ T-SNNE

UMAP ถูกนําไปใช้ในสาขาต่างๆ รวมถึงในการวิเคราะห์ไบโอนิพนธ์และภาพ เพื่อสํารวจรูปแบบข้อมูลและความสัมพันธ์อย่างมีประสิทธิภาพ

ใช้ กรณี ใน การ เรียน โดย ไม่ มี ผู้ ควบคุม

มี การ นํา วิธี การ ลด ขนาด มา ใช้ ใน การ เรียง ความ, การ ตรวจ จับ ผิด, และ การ ฉาย ภาพ ข้อมูล.

• สร้างภาพ
• การสกัดแบบย่อ
• ลดจุดรบกวนบนภาพ
• ประมวลผลสําหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง