 อธิบายแนวคิดของ "การลดขนาด" ในการตั้งค่าแมชชีนเลิร์นนิงด้วยตัวอย่างที่เหมาะสม
การลดขนาดเป็นเทคนิคที่ใช้ในแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อลดจำนวนคุณลักษณะ (มิติข้อมูล) ในชุดข้อมูลโดยไม่สูญเสียข้อมูลสำคัญใดๆ ตัวอย่างเช่น ชุดข้อมูลที่มีคุณลักษณะหรือมิติข้อมูล 10,000 รายการสามารถลดลงเหลือเพียง 2 หรือ 3 มิติ ซึ่งจะยังคงมีข้อมูลที่สำคัญทั้งหมดอยู่ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากมักต้องการฟีเจอร์น้อยลงในขณะที่ยังคงความแม่นยำไว้