High-Dimensional
term_id: high_dimensional
Category: basic_concepts
Definition
High-Dimensional bezieht sich auf Datensätze oder Vektorräume, die eine Vielzahl von Attributen oder Merkmalen enthalten. In der KI ist dies häufig bei Text-Embeddings, Bildpixeln oder Genexpressionsdaten der Fall. Obwohl diese Daten reich an Informationen sind, können sie aufgrund des ‘Fluchs der Dimensionalität’ schwierig zu verarbeiten sein, da die Daten im hochdimensionalen Raum extrem dünn besetzt werden.
Summary
Beschreibt Datenräume mit einer großen Anzahl von Merkmalen oder Dimensionen, was oft zu Sparsity und rechnerischen Herausforderungen führt.
Key Concepts
- Fluch der Dimensionalität
- Merkmalsraum
- Sparsity (Dünnbesetztheit)
- Dimensionsreduktion
Use Cases
- Natural Language Processing (Word Embeddings)
- Computer Vision (Pixel-Arrays)
- Empfehlungssysteme