Paul Dwyer, modern veri madenciliği ve yapay öğrenme alanlarına önemli katkılarda bulunmuş bir istatistikçidir. Özellikle, özellik seçimi ve boyut indirgeme teknikleri üzerine yaptığı çalışmalarla tanınır.
Dwyer'ın geliştirdiği Dwyer dönüşümü, çok değişkenli verilerin analizinde kullanılan, değişkenler arasındaki ilişkileri daha iyi anlamayı ve veriyi daha yönetilebilir bir forma sokmayı amaçlayan bir matematiksel dönüşüm yöntemidir. Bu dönüşüm, özellikle yüksek boyutlu verilerle çalışırken hesaplama karmaşıklığını azaltmada ve model performansını iyileştirmede faydalı olabilir. Dwyer'ın çalışmaları, veri biliminde kullanılan temel araçlardan biri haline gelmiştir.
Ne Demek sitesindeki bilgiler kullanıcılar vasıtasıyla veya otomatik oluşturulmuştur. Buradaki bilgilerin doğru olduğu garanti edilmez. Düzeltilmesi gereken bilgi olduğunu düşünüyorsanız bizimle iletişime geçiniz. Her türlü görüş, destek ve önerileriniz için iletisim@nedemek.page