sensedim ne demek?

Sensedim, bir tür veri küçültme tekniğidir. Yüksek boyutlu verileri, orijinal verinin önemli özelliklerini koruyarak daha düşük boyutlu bir uzaya dönüştürmeyi amaçlar. Bu sayede, işlem yükü azalır, görselleştirme kolaylaşır ve bazı durumlarda model performansı artırılabilir.

Sensedim genellikle şu amaçlarla kullanılır:

• Özellik Çıkarımı (Özellik Çıkarımı): Verideki en önemli özellikleri belirleyerek, gürültüyü ve gereksiz bilgiyi ortadan kaldırır.
• Veri Görselleştirme (Veri Görselleştirme): Yüksek boyutlu veriyi 2 veya 3 boyuta indirgeyerek, verinin görsel olarak analiz edilmesini sağlar.
• Makine Öğrenimi (Makine Öğrenimi): Modelin eğitim süresini kısaltır, overfitting'i önler ve genel performansı artırır.

Sensedim teknikleri arasında şunlar bulunur:

• Temel Bileşenler Analizi (PCA) (Temel Bileşenler Analizi): Verideki varyansı en iyi şekilde açıklayan temel bileşenleri bulur.
• Doğrusal Ayırma Analizi (LDA) (Doğrusal Ayırma Analizi): Sınıflar arasındaki ayrımı maksimize eden bir dönüşüm bulur.
• T-Dağıtılmış Stokastik Komşu Gömme (t-SNE) (T-Dağıtılmış Stokastik Komşu Gömme): Verinin yüksek boyutlu yapısını koruyarak, düşük boyutlu bir temsili oluşturur.
• Otomatik Kodlayıcılar (Otomatik Kodlayıcılar): Sinir ağlarını kullanarak veriyi daha düşük boyutlu bir temsile kodlar ve ardından orijinal veriyi yeniden oluşturmayı hedefler.