YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
Boyut İndirgeme (Dimensionality Reduction)
Dimensionality Reduction
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Boyut indirgeme, verideki temel bilgiyi ve varyansı koruyarak çok sayıda özniteliği (boyutu) daha az sayıda anlamsal değişkene dönüştürme tekniğidir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiYüzlerce veya binlerce özniteliğe sahip verilerde 'boyutsallık laneti' (curse of dimensionality) ortaya çıkar; modeller yavaşlar ve ezberlemeye meyilli hale gelir. Boyut indirgeme bu karmaşıklığı sadeleştirir.
Çalışma mantığı: Birbirleriyle yüksek korelasyona sahip değişkenleri birleştirerek veya verinin en çok bilgi taşıyan izdüşüm yönlerini bularak boyutu azaltır. Yaygın teknikler: PCA (Temel Bileşen Analizi), t-SNE, UMAP ve Otoenkoderler.
Kullanım alanları: Çok boyutlu verilerin 2D/3D grafiklerle görselleştirilmesi, model eğitim hızının artırılması, gürültünün temizlenmesi ve veri sıkıştırma.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Boyut indirgeme sırasında verideki bilginin bir kısmı kaçınılmaz olarak kaybolabilir; indirgenmiş yeni boyutların (bileşenlerin) insan tarafından yorumlanması zorlaşabilir.
Çalışma mantığı: Birbirleriyle yüksek korelasyona sahip değişkenleri birleştirerek veya verinin en çok bilgi taşıyan izdüşüm yönlerini bularak boyutu azaltır. Yaygın teknikler: PCA (Temel Bileşen Analizi), t-SNE, UMAP ve Otoenkoderler.
Kullanım alanları: Çok boyutlu verilerin 2D/3D grafiklerle görselleştirilmesi, model eğitim hızının artırılması, gürültünün temizlenmesi ve veri sıkıştırma.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Boyut indirgeme sırasında verideki bilginin bir kısmı kaçınılmaz olarak kaybolabilir; indirgenmiş yeni boyutların (bileşenlerin) insan tarafından yorumlanması zorlaşabilir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaYüksek boyutlu bir veri uzayındaki noktaları, bilgi kaybını minimize eden bir dönüşüm fonksiyonu ile daha düşük boyutlu bir manifolda projekte etme işlemidir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir müşteri anketindeki 100 farklı sorunun oluşturduğu 100 boyutlu veriyi, Temel Bileşen Analizi (PCA) ile bilgi kaybı olmadan 3 ana faktöre (fiyat duyarlılığı, kalite beklentisi, marka sadakati) indirgemek.