تحليل المكونات الرئيسية (PCA) يُستخدم لتقليل الأبعاد عبر تحويل الميزات الأصلية إلى مجموعة جديدة من المكونات الخطية المستقلة التي تلتقط أكبر قدر ممكن من التباين في البيانات، حيث يُرتب المكونات حسب أهميتها ويتم الاحتفاظ بالأكثر تأثيرًا، وبذلك يساعد على تبسيط البيانات وتسريع التدريب مع تقليل الضوضاء، ويُستخدم في مجالات مثل ضغط الصور، تصور البيانات، وتحسين أداء النماذج.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق