Pengurangan Dimensi: Teknik, Penerapan, dan Tantangan

Pengurangan dimensi menyederhanakan kumpulan data yang kompleks dengan mengurangi jumlah fitur sekaligus berupaya mempertahankan karakteristik penting, membantu praktisi pembelajaran mesin menghindari “kutukan dimensi” saat bekerja dengan kumpulan fitur berukuran besar. Panduan ini akan membantu Anda memahami apa itu reduksi dimensi, teknik yang digunakan, penerapannya, serta kelebihan dan kekurangannya.

Daftar isi

• Apa itu pengurangan dimensi?
• Teknik reduksi dimensi
• Aplikasi
• Keuntungan
• Tantangan

Apa itu pengurangan dimensi?

Pengurangan dimensi mengacu pada serangkaian teknik yang digunakan untuk mengurangi jumlah variabel (atau dimensi) dalam kumpulan data sambil berusaha mempertahankan pola dan struktur penting. Teknik-teknik ini membantu menyederhanakan data yang kompleks, sehingga lebih mudah diproses dan dianalisis, terutama dalam konteks pembelajaran mesin (ML). Bergantung pada cara mereka memproses data, metode reduksi dimensi dapat diawasi atau tidak diawasi.

Tujuan utama dari pengurangan dimensi adalah untuk menyederhanakan data tanpa mengorbankan terlalu banyak informasi berharga. Misalnya, bayangkan kumpulan data yang terdiri dari gambar besar beresolusi tinggi, yang masing-masing terdiri dari jutaan piksel. Dengan menerapkan teknik reduksi dimensi, Anda dapat mengurangi jumlah fitur (piksel) menjadi kumpulan fitur baru yang lebih kecil yang menangkap informasi visual paling penting. Hal ini memungkinkan pemrosesan yang lebih efisien sekaligus mempertahankan karakteristik inti gambar.

Meskipun reduksi dimensi membantu menyederhanakan data, hal ini berbeda dengan pemilihan fitur, yang hanya memilih fitur yang ada tanpa transformasi. Mari kita jelajahi perbedaan ini lebih detail.

Pemilihan fitur vs. pengurangan dimensi

Pemilihan fitur dan reduksi dimensi merupakan teknik yang bertujuan untuk mengurangi jumlah fitur dalam kumpulan data dan volume data, namun keduanya berbeda secara mendasar dalam pendekatannya terhadap tugas ini.

• Pemilihan fitur:Metode ini memilih subkumpulan fitur yang ada dari kumpulan data asli tanpa mengubahnya. Ini memberi peringkat fitur berdasarkan kepentingan atau relevansinya dengan variabel target dan menghapus fitur yang dianggap tidak diperlukan. Contohnya termasuk teknik seperti seleksi maju, eliminasi mundur, dan eliminasi fitur rekursif.
• Pengurangan dimensi:Berbeda dengan pemilihan fitur, pengurangan dimensi mengubah fitur asli menjadi kombinasi fitur baru, sehingga mengurangi dimensi kumpulan data. Fitur-fitur baru ini mungkin tidak memiliki interpretasi yang jelas seperti dalam pemilihan fitur, namun fitur-fitur baru ini sering kali menangkap pola yang lebih bermakna dalam data.

Dengan memahami perbedaan antara kedua pendekatan ini, praktisi dapat memutuskan dengan lebih baik kapan akan menggunakan masing-masing metode. Pemilihan fitur sering digunakan ketika interpretabilitas adalah kuncinya, sedangkan reduksi dimensi lebih berguna ketika mencoba menangkap struktur tersembunyi dalam data.

Teknik reduksi dimensi

Mirip dengan metode ML lainnya, pengurangan dimensi melibatkan berbagai teknik khusus yang disesuaikan untuk aplikasi tertentu. Teknik-teknik ini dapat dikategorikan secara luas ke dalam metode linier, nonlinier, dan berbasis autoencoder, serta metode lain yang tidak termasuk dalam kelompok ini.

Teknik linier

Teknik linier, seperti analisis komponen utama (PCA), analisis diskriminan linier (LDA), dan analisis faktor, paling baik untuk kumpulan data dengan hubungan linier. Metode-metode ini juga efisien secara komputasi.

• PCAadalah salah satu teknik paling umum yang digunakan untuk memvisualisasikan data berdimensi tinggi dan mengurangi noise. Ia bekerja dengan mengidentifikasi arah (atau sumbu) di mana data paling bervariasi. Anggap saja seperti menemukan tren utama dalam kumpulan titik data. Arahan ini disebut komponen utama.
• LDA, mirip dengan PCA, berguna untuk tugas klasifikasi dalam kumpulan data dengan kategori berlabel. Ia bekerja dengan menemukan cara terbaik untuk memisahkan kelompok-kelompok berbeda dalam data, seperti menggambar garis yang membaginya sejelas mungkin.
• Analisis faktorsering digunakan dalam bidang-bidang seperti psikologi. Asumsinya adalah bahwa variabel yang diamati dipengaruhi oleh faktor-faktor yang tidak diamati, sehingga berguna untuk mengungkap pola-pola yang tersembunyi.

Teknik nonlinier

Teknik nonlinier lebih cocok untuk kumpulan data dengan hubungan nonlinier yang kompleks. Ini termasuk penyematan tetangga stokastik terdistribusi-t (t-SNE), isomap, dan penyematan linier lokal (LLE).

• t-SNEefektif untuk memvisualisasikan data berdimensi tinggi dengan melestarikan struktur lokal dan mengungkap pola. Misalnya, t-SNE dapat mereduksi kumpulan data makanan multi-fitur yang besar menjadi peta 2D tempat makanan serupa dikelompokkan berdasarkan fitur-fitur utama.
• Isomapideal untuk kumpulan data yang menyerupai permukaan melengkung, karena ia mempertahankan jarak geodesik (jarak sebenarnya sepanjang manifold) daripada jarak garis lurus. Misalnya, data ini dapat digunakan untuk mempelajari penyebaran penyakit di seluruh wilayah geografis, dengan mempertimbangkan hambatan alam seperti gunung dan lautan.
• LLEsangat cocok untuk kumpulan data dengan struktur lokal yang konsisten dan berfokus pada menjaga hubungan antara titik-titik terdekat. Dalam pemrosesan gambar, misalnya, LLE dapat mengidentifikasi patch serupa di dalam gambar.

Pembuat enkode otomatis

Autoencoder adalah jaringan saraf yang dirancang untuk pengurangan dimensi. Mereka bekerja dengan menyandikan data masukan ke dalam representasi berdimensi lebih rendah yang dikompresi dan kemudian merekonstruksi data asli dari representasi ini. Autoencoder dapat menangkap hubungan nonlinier yang lebih kompleks dalam data, seringkali melampaui metode tradisional seperti t-SNE dalam konteks tertentu. Tidak seperti PCA, autoencoder dapat secara otomatis mempelajari fitur mana yang paling penting, yang sangat berguna ketika fitur relevan tidak diketahui sebelumnya.

Autoencoder juga merupakan contoh standar tentang bagaimana pengurangan dimensi memengaruhi kemampuan interpretasi. Fitur dan dimensi yang dipilih oleh autoencoder, lalu direstrukturisasi menjadi data, biasanya muncul sebagai deretan angka yang besar. Array ini tidak dapat dibaca oleh manusia dan seringkali tidak sesuai dengan apa yang diharapkan atau dipahami oleh operator.

Ada berbagai jenis autoencoder khusus yang dioptimalkan untuk berbagai tugas. Misalnya, autoencoder konvolusional, yang menggunakan jaringan saraf konvolusional (CNN), efektif untuk memproses data gambar.

Teknik lainnya

Beberapa metode reduksi dimensi tidak termasuk dalam kategori linier, nonlinier, atau autoencoder. Contohnya termasuk dekomposisi nilai tunggal (SVD) dan proyeksi acak.

SVD unggul dalam mengurangi dimensi dalam kumpulan data yang besar dan jarang serta umumnya diterapkan dalam analisis teks dan sistem rekomendasi.

Proyeksi acak, yang memanfaatkan lemma Johnson-Lindenstrauss, adalah metode yang cepat dan efisien untuk menangani data berdimensi tinggi. Ini mirip dengan menyinari bentuk kompleks dari sudut acak dan menggunakan bayangan yang dihasilkan untuk mendapatkan wawasan tentang bentuk aslinya.

Penerapan reduksi dimensi

Teknik reduksi dimensi memiliki beragam aplikasi, mulai dari pemrosesan gambar hingga analisis teks, sehingga memungkinkan penanganan dan wawasan data yang lebih efisien.

Kompresi gambar

Pengurangan dimensi dapat digunakan untuk mengompresi gambar atau bingkai video resolusi tinggi, meningkatkan efisiensi penyimpanan dan kecepatan transmisi. Misalnya, platform media sosial sering menerapkan teknik seperti PCA untuk mengompresi gambar yang diunggah pengguna. Proses ini mengurangi ukuran file sekaligus mempertahankan informasi penting. Saat gambar ditampilkan, platform dapat dengan cepat menghasilkan perkiraan gambar asli dari data terkompresi, sehingga secara signifikan mengurangi waktu penyimpanan dan pengunggahan.

Bioinformatika

Dalam bioinformatika, reduksi dimensi dapat digunakan untuk menganalisis data ekspresi gen guna mengidentifikasi pola dan hubungan antar gen, yang merupakan faktor kunci keberhasilan inisiatif seperti Proyek Genom Manusia. Misalnya, penelitian kanker sering kali menggunakan data ekspresi gen dari ribuan pasien dan mengukur tingkat aktivitas puluhan ribu gen untuk setiap sampel, sehingga menghasilkan kumpulan data berdimensi sangat tinggi. Dengan menggunakan teknik reduksi dimensi seperti t-SNE, peneliti dapat memvisualisasikan data kompleks ini dalam representasi yang lebih sederhana dan dapat dipahami manusia. Visualisasi ini dapat membantu peneliti mengidentifikasi gen-gen kunci yang membedakan kelompok gen dan berpotensi menemukan target terapi baru.

Analisis teks

Pengurangan dimensi juga banyak digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menyederhanakan kumpulan data teks besar untuk tugas-tugas seperti pemodelan topik dan klasifikasi dokumen. Misalnya, agregator berita mewakili artikel sebagai vektor berdimensi tinggi, di mana setiap dimensi berhubungan dengan sebuah kata dalam kosakata. Vektor-vektor ini seringkali memiliki puluhan ribu dimensi. Teknik reduksi dimensi dapat mengubahnya menjadi vektor dengan hanya beberapa ratus dimensi kunci, sehingga mempertahankan topik utama dan hubungan antar kata. Representasi yang dikurangi ini memungkinkan tugas seperti mengidentifikasi topik yang sedang tren dan memberikan rekomendasi artikel yang dipersonalisasi.

Visualisasi data

Dalam visualisasi data, reduksi dimensi dapat digunakan untuk merepresentasikan data berdimensi tinggi sebagai visualisasi 2D atau 3D untuk eksplorasi dan analisis. Misalnya, asumsikan seorang data scientist yang melakukan segmentasi data pelanggan untuk perusahaan besar memiliki kumpulan data dengan 60 fitur untuk setiap pelanggan, termasuk demografi, pola penggunaan produk, dan interaksi dengan layanan pelanggan. Untuk memahami berbagai kategori pelanggan, ilmuwan data dapat menggunakan t-SNE untuk merepresentasikan data 60 dimensi ini sebagai grafik 2D, sehingga mereka dapat memvisualisasikan kelompok pelanggan yang berbeda dalam kumpulan data yang kompleks ini. Satu cluster mungkin mewakili pelanggan muda yang sering menggunakan produk, sementara cluster lainnya mungkin mewakili pelanggan yang lebih tua yang hanya menggunakan produk sesekali.

Keuntungan pengurangan dimensi

Pengurangan dimensi menawarkan beberapa keuntungan utama, termasuk meningkatkan efisiensi komputasi dan mengurangi risiko overfitting pada model ML.

Meningkatkan efisiensi komputasi

Salah satu manfaat paling signifikan dari pengurangan dimensi adalah peningkatan efisiensi komputasi. Teknik-teknik ini dapat secara signifikan mengurangi waktu dan sumber daya yang dibutuhkan untuk analisis dan pemodelan dengan mengubah data berdimensi tinggi menjadi bentuk berdimensi lebih rendah yang lebih mudah dikelola. Efisiensi ini sangat berharga untuk aplikasi yang memerlukan pemrosesan real-time atau melibatkan kumpulan data berskala besar. Data berdimensi lebih rendah lebih cepat diproses, sehingga memungkinkan respons yang lebih cepat dalam tugas-tugas seperti sistem rekomendasi atau analisis real-time.

Mencegah overfitting

Pengurangan dimensi dapat digunakan untuk memitigasi overfitting, masalah umum di ML. Data berdimensi tinggi sering kali menyertakan fitur yang tidak relevan atau berlebihan yang dapat menyebabkan model mempelajari noise dibandingkan pola yang bermakna, sehingga mengurangi kemampuannya untuk menggeneralisasi data baru yang tidak terlihat. Dengan berfokus pada fitur yang paling penting dan menghilangkan fitur yang tidak perlu, teknik reduksi dimensi memungkinkan model menangkap struktur dasar data yang sebenarnya dengan lebih baik. Penerapan pengurangan dimensi secara hati-hati akan menghasilkan model yang lebih kuat dengan performa generalisasi yang lebih baik pada kumpulan data baru.

Tantangan pengurangan dimensi

Meskipun pengurangan dimensi menawarkan banyak manfaat, hal ini juga memiliki tantangan tertentu, termasuk potensi kehilangan informasi, masalah interpretasi, dan kesulitan dalam memilih teknik dan jumlah dimensi yang tepat.

Kehilangan informasi

Hilangnya informasi adalah salah satu tantangan utama dalam pengurangan dimensi. Meskipun teknik-teknik ini bertujuan untuk melestarikan fitur-fitur yang paling penting, beberapa pola halus namun bermakna mungkin akan hilang dalam prosesnya. Mencapai keseimbangan yang tepat antara mengurangi dimensi dan mempertahankan data penting sangatlah penting. Terlalu banyak kehilangan informasi dapat mengakibatkan penurunan performa model, sehingga lebih sulit untuk mendapatkan wawasan atau prediksi yang akurat.

Masalah interpretasi

Seperti banyak teknik ML, pengurangan dimensi dapat menimbulkan tantangan interpretasi, terutama dengan metode nonlinier. Meskipun rangkaian fitur yang dikurangi mungkin secara efektif menangkap pola yang mendasarinya, namun mungkin sulit bagi manusia untuk memahami atau menjelaskan fitur-fitur ini. Kurangnya interpretasi ini menjadi masalah terutama di bidang kesehatan atau keuangan, di mana pemahaman tentang cara pengambilan keputusan sangat penting untuk membangun kepercayaan dan kepatuhan terhadap peraturan.

Memilih teknik dan dimensi yang tepat

Memilih metode pengurangan dimensi yang tepat, jumlah dimensi, dan dimensi spesifik mana yang harus dipertahankan merupakan tantangan utama yang dapat berdampak signifikan terhadap hasil. Teknik yang berbeda bekerja lebih baik untuk tipe data yang berbeda—misalnya, beberapa metode lebih cocok untuk kumpulan data nonlinier atau renggang. Demikian pula, jumlah dimensi optimal bergantung pada kumpulan data dan tugas spesifik yang ada. Memilih metode yang salah atau mempertahankan terlalu banyak atau terlalu sedikit dimensi dapat mengakibatkan hilangnya informasi penting, sehingga menyebabkan performa model buruk. Seringkali, menemukan keseimbangan yang tepat memerlukan keahlian domain, coba-coba, dan validasi yang cermat.