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Veuillez expliquer ce qu'est "l'apprentissage du collecteur"
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La réduction de la dimensionnalité non linéaire, également connue sous le nom d'apprentissage du collecteur, fait référence à diverses techniques connexes qui visent à projeter des données de grande dimension sur des variétés latents à faible dimension, dans le but de visualiser les données dans l'espace de faible dimension, soit l'apprentissage de la cartographie (Soit de l'espace de grande dimension à l'incorporation de faible dimension, soit vice versa) lui-même.Les techniques décrites ci-dessous peuvent être comprises comme des généralisations des méthodes de décomposition linéaire utilisées pour la réduction de la dimensionnalité, telles que la décomposition de la valeur singulière et l'analyse des composants principaux.