Utilidad tienen las técnicas de reducción de dimensionalidad en la Ciencia de Datos.

  técnicas de reducción de dimensionalidad en la Ciencia de Datos

La reducción de la dimensionalidad es una técnica que se utiliza en la ciencia de datos la cual es utilizada para poder reducir el número de variables en un conjunto de datos, esto se hace con el fin de poder facilitar el análisis y la visualización de los mismos para poder mejorar el rendimiento del modelo de aprendizaje que se vaya a utilizar. 

Algunas técnicas comunes de reducción incluyen  la selección de las variables, luego el análisis de componentes principales (PCA),la extracción de las características y la proyección , estas técnicas pueden llegar a ser lineales o no lineales y estas se utilizan para poder transformar los datos en una menor dimensión mientras conservamos la  mayor cantidad posible de información. 

La selección de las variables es una técnica que implica seleccionar un subconjunto de las variables relevantes para poder analizar y descartar las variables que no aportan información importante , este análisis de componentes principales (PCA) esta es una técnica lineal que nos permite transformar los datos en un nuevo conjunto de variables no correlacionadas llamadas componentes principale. 

La extracción implica o nos ayuda a transformar los datos para ponerlos en un espacio de menor dimensión utilizando técnicas no lineales como el análisis discriminante lineal (LDA) o el t-SNE. Esta proyección muestra los datos en un subespacio adecuado de menor dimensión

Esta reducción es importante ya que ayuda a eliminar la repetición y el ruido de los datos, lo que puede mejorar la precisión del modelo y así poder reducir el tiempo necesario  para un futuro entrenamiento aparte de esto es un espacio para visualizar los datos en un espacio tridimensional o bidimensional, lo que puede llegar a facilitar la interpretación y la comprensión de los mismos 

"La reducción de la dimensionalidad es como mirar un cuadro impresionista desde lejos: se captura la esencia y la estructura subyacente sin entrar en los detalles minuciosos" - Pedro Domingos, científico de datos y autor de "The Master Algorithm".

El comentario personal que se puede d
ecir después de leer las páginas relacionadas a la reducción de la dimensionalidad es que esta técnica es crucial en el campo de la ciencia de datos ya que permiten manejar conjuntos de datos complejos al reducir el número de variables lo que facilita el análisis y la visualización, así para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.La cita de Pedro Domingos el cual compara ver un  cuadro con la dimensionalidad, es cautivador ya que captura la esencia y la estructura fundamental de los datos sin abrumarnos con detalles insignificantes, en conclusión es una herramienta poderosa para simplificar la complejidad y así poder mejorar nuestra comprensión de los conjuntos de datos 

Bibliografía 

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Lafuente, A. (2018, mayo 22). Reducción de la dimensionalidad (o por qué más datos no siempre es mejor). Aukera. https://aukera.es/blog/reduccion-dimensionalidad/