Tensorphilia

▫️The Curse of Dimensionality

این موضوع به چالش‌هایی اشاره دارد که هنگام کار با داده‌های با ابعاد( تعداد ویژگی‌های موجود در یک مجموعه داده) بالا به وجود می‌آیند.

با افزایش تعداد ابعاد، حجم فضای داده به صورت نمایی افزایش می‌یابد که این امر منجر به پراکندگی داده‌ها و افزایش هزینه محاسباتی تحلیل داده‌ها می‌شود.
این پراکندگی بدین معناست که روش‌های آماری برای تولید مدل‌های قابل اعتماد به داده‌های بیشتری نیاز دارند، که می‌تواند منجر به بیش‌برازش (overfitting) و کاهش عملکرد شود.

🔻درک این مفهوم برای دانشمندان داده ضروری است تا از تفسیر نادرست و ناکارآمدی‌ها در فضاهای با ابعاد بالا جلوگیری کنند.

🤖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🆔 Telegram | LinkedIn | YouTube

www.tgoop.com/tensorphilia/237

286 viewsAug 26 at 11:03

▫️The Curse of Dimensionality

این موضوع به چالش‌هایی اشاره دارد که هنگام کار با داده‌های با ابعاد( تعداد ویژگی‌های موجود در یک مجموعه داده) بالا به وجود می‌آیند.

با افزایش تعداد ابعاد، حجم فضای داده به صورت نمایی افزایش می‌یابد که این امر منجر به پراکندگی داده‌ها و افزایش هزینه محاسباتی تحلیل داده‌ها می‌شود.
این پراکندگی بدین معناست که روش‌های آماری برای تولید مدل‌های قابل اعتماد به داده‌های بیشتری نیاز دارند، که می‌تواند منجر به بیش‌برازش (overfitting) و کاهش عملکرد شود.

🔻درک این مفهوم برای دانشمندان داده ضروری است تا از تفسیر نادرست و ناکارآمدی‌ها در فضاهای با ابعاد بالا جلوگیری کنند.

🤖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🆔 Telegram | LinkedIn | YouTube

BY Tensorphilia