Bir makine öğrenimi ortamında "boyut küçültme" kavramını uygun bir örnekle açıklayın.
Boyut küçültme, herhangi bir önemli bilgiyi kaybetmeden bir veri setindeki özelliklerin (boyutların) sayısını azaltmak için makine öğreniminde kullanılan bir tekniktir. Örneğin, 10.000 özellik veya boyut içeren bir veri seti sadece 2'ye düşürülebilir. veya yine de tüm önemli bilgileri içerecek 3 boyut. Bu, makine öğrenimi modelleri oluştururken son derece yararlı olabilir, çünkü bu modeller genellikle daha az özellik gerektirirken doğruluğu da korur.