連載
» 2019年03月17日 05時00分 公開

AI・機械学習の用語辞典:次元削減(Dimensionality Reduction)とは?

用語「次元削減」について説明。情報量を本来よりも減らすことで、本質的なデータ構造(特徴:features)を表現することを指す。

[一色政彦,デジタルアドバンテージ]
「AI・機械学習の用語辞典」のインデックス

連載目次

用語解説

 次元削減(Dimensionality Reduction)とは、情報量を本来よりも減らすことで、本質的なデータ構造(特徴:features)を表現することである。データの圧縮やデータの可視化(画像のノイズ除去など)で使われる。

 例えば教師なし学習オートエンコーダーで画像データを学習した場合、隠れ層(中間層)のノードを減らすことで、画像の純粋な特徴、つまり画像の中に描かれているエッジや角、線といった本質的な特徴のみを抽出できる(図1)。出力層で、そこから復元することによって、元の画像にある揺らぎなどが抑えられ、純粋な特徴だけが表現された画像が取得できる。

図1 次元削減のイメージ 図1 次元削減のイメージ

「AI・機械学習の用語辞典」のインデックス

AI・機械学習の用語辞典

Copyright© Digital Advantage Corp. All Rights Reserved.

RSSについて

アイティメディアIDについて

メールマガジン登録

@ITのメールマガジンは、 もちろん、すべて無料です。ぜひメールマガジンをご購読ください。