Manifold Learning

Türkçe: Manifold (Çokkatlı) Öğrenmesi

Ayrıntılı Tanım

Çok yüksek boyutlu bir uzayda bulunan verilerin, aslında o uzayın içine gömülmüş çok daha düşük boyutlu, kıvrımlı ve doğrusal olmayan bir alt uzay (manifold) üzerinde yer aldığı varsayımına dayanan boyut indirgeme yaklaşımıdır.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

PCA gibi doğrusal yöntemlerin katlanmış, kıvrılmış veri dağılımlarını (İsviçre rulosu gibi) açamaması problemini çözer.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

Noktalar arasındaki küresel Öklid mesafelerine değil, verinin kıvrımlı yüzeyi boyunca ölçülen yerel (geodesic) mesafelere odaklanır ve manifoldu iki boyuta düzleştirerek açar.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Kıvrılmış bir rulo kâğıt (Swiss Roll): Dışarıdan 3 boyutlu görünür ama kağıdı masanın üzerine serip açtığınızda aslında 2 boyutlu bir düzlemdir.

Benzer Terimlerden Farkı

Doğrusal izdüşüm yapmaz; uzayı büker, esnetir ve açar.

İlişkili Terimler (3)

#59

t-SNE

t-Dağılımlı Stokastik Komşu Gömme

#60

UMAP

Tekdüze Manifold Yaklaşımı ve İzdüşümü

#18