次元削減(Dimensionality Reduction)とは?AI・機械学習の用語辞典

用語「次元削減」について説明。情報量を本来よりも減らすことで、本質的なデータ構造(特徴:features)を表現することを指す。

» 2019年03月17日 05時00分 公開
[一色政彦デジタルアドバンテージ]
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連載目次

用語解説

 次元削減(Dimensionality Reduction)とは、情報量を本来よりも減らすことで、本質的なデータ構造(特徴:features)を表現することである。データの圧縮やデータの可視化(画像のノイズ除去など)で使われる。

 例えば教師なし学習オートエンコーダーで画像データを学習した場合、隠れ層(中間層)のノードを減らすことで、画像の純粋な特徴、つまり画像の中に描かれているエッジや角、線といった本質的な特徴のみを抽出できる(図1)。出力層で、そこから復元することによって、元の画像にある揺らぎなどが抑えられ、純粋な特徴だけが表現された画像が取得できる。

図1 次元削減のイメージ 図1 次元削減のイメージ

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