Spiega il concetto di "riduzione di dimensione" in un contesto di apprendimento automatico con un esempio appropriato.
La riduzione di dimensioni è una tecnica utilizzata nell'apprendimento automatico per ridurre il numero di caratteristiche (dimensioni) in un set di dati senza perdere informazioni importanti. Ad esempio, un set di dati contenente 10.000 caratteristiche o dimensioni può essere ridotto a soli 2 o 3 dimensioni che contengono comunque tutte le informazioni significative. Ciò può essere estremamente vantaggioso nella costruzione di modelli di apprendimento automatico, poiché spesso richiedono meno caratteristiche pur mantenendo l'accuratezza.