Woordenlijst

Dimensiereductie

Wat is Dimensiereductie?

Dimensiereductie verlaagt het aantal kenmerken in een dataset zonder de essentiële informatie te verliezen. Bekende methoden zijn onder meer de hoofdcomponentenanalyse (PCA) en t-SNE en UMAP, die vaak voor visualisatie worden gebruikt. Het versnelt berekeningen, verkleint het risico op overfitting en maakt data beter te overzien – bijvoorbeeld wanneer honderden klantkenmerken worden afgebeeld op een tweedimensionale grafiek waarin vergelijkbare klanten dicht bij elkaar liggen.

Onderwerpen

data-analyse
PCA
kenmerken

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten

← Alle begrippen

Verwante begrippen

Feature-extractie

Feature-extractie is het proces waarbij uit ruwe gegevens betekenisvolle waarden worden afgeleid, zodat een model ze efficiënt kan verwerken. In plaats van miljoenen afzonderlijke pixels gebruikt een systeem bijvoorbeeld randen, kleuren of vormen; teksten worden omgezet in woordgewichten of embeddingvectoren. Goede features verkleinen de hoeveelheid gegevens, verlagen de rekeninspanning en verbeteren vaak de nauwkeurigheid. Feature-extractie is een kernonderdeel van feature engineering.

datavoorbereiding
feature engineering
+1

Clustering

Clustering is een methode voor unsupervised learning die datapunten op basis van hun gelijkenis in groepen indeelt, zonder vooraf gedefinieerde categorieën. Zo komen patronen aan het licht die nog niemand had benoemd – bijvoorbeeld klantsegmenten met vergelijkbaar koopgedrag. Bij teksten helpt clustering om honderden klantvragen te sorteren in onderwerpen zoals levering, facturering of klachten, en laat het zien waar het zwaartepunt ligt.

unsupervised learning
groeperen
+1

Sjabloon

Overfitting

Overfitting treedt op wanneer een model de trainingsgegevens uit het hoofd leert, inclusief toevallige eigenaardigheden en ruis, in plaats van algemeen geldende patronen vast te leggen. Het lijkt dan zeer nauwkeurig op bekende gegevens, maar presteert slecht op nieuwe gegevens. Een groot verschil tussen trainings- en testfout is een typisch teken. Tegenmaatregelen zijn meer of gevarieerdere gegevens, eenvoudigere modellen, regularisatie, dropout en kruisvalidatie.

modelkwaliteit
training
+1

Feature engineering en -extractie

Feature engineering betekent het selecteren, transformeren en creëren van kenmerken (features) uit ruwe data, zodat een leeralgoritme patronen makkelijker kan herkennen. Feature-extractie leidt compacte, zinvolle waarden af uit complexe data zoals tekst, beelden of signalen. Voorbeeld: afzonderlijke aankoopgegevens worden omgezet in kenmerken als ‘dagen sinds laatste aankoop’ of ‘gemiddelde orderwaarde’, wat een voorspelling van klantenverloop merkbaar kan verbeteren.

Machine learning
Datavoorbereiding
+1