Riduzione della dimensionalità

1: Riduzione della dimensionalità: introduce il concetto e la necessità di ridurre la complessità dei dati ad alta dimensionalità nella robotica. 2: Analisi delle componenti principali: discute la PCA come tecnica lineare chiave per l'estrazione di caratteristiche e la compressione dei dati. 3: Riduzione della dimensionalità non lineare: esplora le tecniche non lineari per catturare strutture di dati complesse nella robotica. 4: Eigenface: copre l'uso di eigenface per il riconoscimento facciale nella robotica, dimostrando un'applicazione reale della riduzione della dimensionalità. 5: Funzioni ortogonali empiriche: descrive un metodo per rappresentare i dati in un modo che catturi caratteristiche importanti per i sistemi robotici. 6: Incorporamento semidefinito: introduce questa tecnica per preservare le relazioni dei dati riducendo al contempo la dimensionalità, migliorando l'elaborazione dei dati robotici. 7: Analisi discriminante lineare: spiega come LDA aiuta nelle attività di classificazione concentrandosi sulla separabilità delle classi nei dati ridotti. 8: Fattorizzazione di matrice non negativa: descrive come NMF aiuta a estrarre rappresentazioni basate sulle parti dai dati, in particolare per la robotica. 9: Analisi delle componenti principali del kernel: espande PCA con metodi kernel per gestire dati non lineari, cruciali per i sistemi robotici che lavorano con input complessi. 10: Shogun (toolbox): evidenzia la toolbox di apprendimento automatico Shogun, che include metodi di riduzione della dimensionalità per applicazioni robotiche. 11: Clustering spettrale: copre questa tecnica per il clustering di dati ad alta dimensionalità, un'attività essenziale nella percezione e comprensione robotica. 12: Isomap: discute Isomap, un metodo per la riduzione della dimensionalità non lineare, e il suo impatto sul miglioramento dei modelli robotici. 13: Regressione delle componenti principali: collega PCA con la regressione per ridurre la dimensionalità dei dati e migliorare i modelli predittivi nella robotica. 14: Apprendimento del sottospazio multilineare: introduce questo metodo avanzato per la gestione di dati multidimensionali, aumentando le prestazioni del robot. 15: Mlpy: descrive in dettaglio la libreria di apprendimento automatico Mlpy, mostrando strumenti per la riduzione della dimensionalità nei sistemi robotici. 16: Mappa di diffusione: si concentra sulla tecnica della mappa di diffusione per la riduzione della dimensionalità e la sua applicazione alla robotica. 17: Apprendimento delle feature: esplora il concetto di apprendimento delle feature e la sua importanza nel migliorare l'interpretazione dei dati dei sistemi robotici. 18: Filtro adattivo del kernel: discute questa tecnica di filtraggio per adattare i modelli ai dati dinamici, migliorando il processo decisionale robotico in tempo reale. 19: Proiezione casuale: offre approfondimenti su come le tecniche di proiezione casuale possono accelerare la riduzione della dimensionalità per grandi set di dati nella robotica. 20: Ingegneria delle feature: introduce il processo di progettazione di feature che aiutano i robot a comprendere e interagire con i loro ambienti in modo più efficace. 21: Distribuzione normale multivariata: si conclude con un'esplorazione di questo strumento statistico utilizzato nella robotica per gestire l'incertezza e la modellazione dei dati.