### 9.2 High Dimensional Data

Pada kenyataan, fitur yang kita gunakan untuk membangun model pembelajaran
mesin tidaklah sesederhana yang dicontohkan pada subbab sebelumnya.
Seringkali, kita berhadapan dengan data yang memiliki sangat banyak
fitur ( _high dimensional data_ ). Sebagai contoh, seorang marketing analyst
mungkin saja ingin mengerti pola seseorang berbelanja pada _online shop_.
Untuk mengerti pola tersebut, ia menganalisis seluruh kata kunci pencarian
( _search term_ ) _item_. Misalnya, seseorang yang ingin membeli meja makan
juga mungkin akan membeli kursi (sebagai satu paket). Data pada analisis
semacam ini berdimensi besar. Seberapa besar dimensi yang dapat disebut
_high dimension_ adalah hal yang relatif.
Sayangnya, data dengan dimensi yang sangat besar membawa beberapa
masalah pada pembelajaran mesin. Pertama, model pembelajaran susah untuk
memiliki kinerja yang optimal pada data berdimensi tinggi. Semakin
banyak fitur yang dipakai, semakin kompleks suatu model pembelajaran mesin
harus me _model_ kan permasalahan. Berhubung kita memiliki banyak fitur,
_search space_ untuk mencari konfigurasi parameter optimal sangatlah luas.
Hal ini dapat dianalogikan seperti mencari seseorang pada gedung berlantai
satu vs. gedung berlantai 20. Kedua, hal ini menyebabkan mudah terjadi _overfitting_ karena
ada sangat banyak konfigurasi fitur walaupun kita hanya memiliki
_data_  yang terbatas.^1 Ketiga, data dengan dimensi yang besar susah untuk
diproses secara komputasi ( _computationally expensive_ ), baik dari segi memori
dan waktu. Karenanya hal ini, kita ingin agar fitur-fitur yang kita gunakan
sesedikit mungkin. Dengan kata lain, kita ingin representasi permasalahan
sesederhana mungkin dari sesi memori dan _computational processing_.

