La riduzione delle dimensioni è una tecnica utilizzata nell'apprendimento automatico per ridurre il numero di funzionalità (dimensioni) in un set di dati senza perdere alcuna informazione importante. Ad esempio, un set di dati contenente 10.000 caratteristiche o dimensioni può essere ridotto a sole 2 o 3 dimensioni che conterrebbero comunque tutte le informazioni significative. Ciò può essere estremamente vantaggioso quando si creano modelli di machine learning, poiché spesso richiedono meno funzionalità pur mantenendo la precisione.
Spiegare il concetto di &quot;riduzione delle dimensioni&quot; in un ambiente di apprendimento automatico con un esempio adeguato.