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Extrair conhecimento útil ou insights de dados massivos é um dos maiores desafios enfre...
Extrair conhecimento útil ou insights de dados massivos é um dos maiores desafios enfrentado pelos cientistas de dados. Uma das principais tarefas utilizadas para diminuir a complexidade desses dados é reduzir sua dimensionalidade preservando as características (features) mais importantes.
No ciclo de vida de ciência de dados, a tarefa de redução de dimensionalidade dos dados é executada na fase:
A
treinamento do modelo;
B
visualização de dados analíticos;
C
entendimento do negócio;
D
limpeza e preparação dos dados;
E
tuning de hiperparâmetros.