Réduction supervisée de la dimensionalité

La réduction supervisée de la dimensionalité est une technique de traitement des données couramment utilisée dans des domaines tels que la vision par ordinateur. Elle vise à réduire les dimensions des données en conservant les caractéristiques liées aux informations d'étiquetage. Son objectif principal est d'améliorer la capacité de généralisation du modèle et son efficacité computationnelle tout en réduisant le risque de surapprentissage. En optimisant la sélection et la transformation des caractéristiques, la réduction supervisée de la dimensionalité peut améliorer efficacement les performances des tâches de classification et de régression, renforcer l'interprétabilité et la visualisation des données. Dans les applications pratiques, cette technique est largement utilisée pour la reconnaissance d'images, la détection d'objets et d'autres scénarios, contribuant à améliorer les performances globales et la robustesse des algorithmes.