 Bir makine öğrenimi ortamında "boyut küçültme" kavramını uygun bir örnekle açıklayın.
Boyut azaltma, herhangi bir önemli bilgiyi kaybetmeden bir veri kümesindeki özelliklerin (boyutların) sayısını azaltmak için makine öğreniminde kullanılan bir tekniktir. Örneğin, 10.000 özellik veya boyut içeren bir veri seti, tüm önemli bilgileri içerecek şekilde yalnızca 2 veya 3 boyuta indirgenebilir. Bu, makine öğrenimi modelleri oluştururken son derece yararlı olabilir, çünkü bunlar genellikle daha az özellik gerektirirken doğruluğu da korur.