{"text": "### Human: Jelaskan konsep \"pengurangan dimensi\" dalam pengaturan pembelajaran mesin dengan contoh yang sesuai.. ### Assistant: Dimensi Reduksi adalah teknik yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk mengurangi jumlah variabel input atau fitur dalam satu dataset sambil mempertahankan informasi yang paling penting. Hal ini dicapai dengan mengubah data dimensi tinggi menjadi ruang dimensi yang lebih rendah. Tujuan adalah untuk mengidentifikasi dan menghapus fitur yang berlebihan atau tidak relevan dan mempertahankan yang paling relevan sambil meminimalkan hilangnya informasi yang berguna. Hal ini dapat membantu meningkatkan kinerja dan akurasi model pembelajaran mesin, mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk pelatihan, dan membuat visualisasi data lebih mudah. Sebagai contoh, dataset yang berisi catatan penjualan toko, termasuk informasi tentang demografi pelanggan, perilaku, dan riwayat pembelian. Jika tujuan adalah untuk membangun model untuk memprediksi pembelian pelanggan, mungkin berguna untuk mengurangi jumlah variabel input untuk mempercepat pelatihan proses dan meningkatkan kinerja model. Menggunakan teknik pengurangan dimensi seperti Principal Component Analysis (PCA), fitur yang paling penting dapat diidentifikasi dan berkontribusi pada perubahan, sementara yang paling penting dapat diidentifikasi sebagai pengabaian, pengabaian, dan lain-lain. Dalam hal ini, seperti nomor telepon pelanggan dan riwayat pembelian, sementara yang lain mungkin dapat diidentifikasi sebagai variasi."}