Réduction des dimensions¶
De nombreux problèmes d’apprentissage machine impliquent des milliers, voire des millions de variables explicatives pour chaque ensemble de données d’entraînement. Non seulement cela rend la phase d’entraînement du modèle extrêmement lente, mais cela peut aussi rendre beaucoup plus difficile la recherche d’une bonne solution.
Heureusenemnt, il existe des techniques de réduction de dimensions qui nous permettent de traiter ces données impliquant des millions de variables. Avant de plonger dans la réduction des dimensions, regardons quelques exemples de données dont l’aspect des dimensions est important.