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t-SNE / UMAP

AI & 機械学習 Svenska → 更新: 2026-10-23

次元削減手法。高次元のベクトル(埋め込み)を可視化のために2次元・3次元へ射影する。

MLモデルが何を学習したかを「見る」ための定番ツールで、埋め込み空間のクラスタが見える。t-SNEは局所構造に強いが遅い。UMAPはより高速で、局所と大域の両方の構造をよく保つ。線形の古典的代替がPCAだ。

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