1: Boyutsallık azaltma: Robotikte yüksek boyutlu verilerin karmaşıklığını azaltma kavramını ve ihtiyacını tanıtır.

2: Temel bileşen analizi: Özellik çıkarma ve veri sıkıştırma için temel bir doğrusal teknik olarak PCA'yı tartışır.

3: Doğrusal olmayan boyutsallık azaltma: Robotikte karmaşık veri yapılarını yakalamak için doğrusal olmayan teknikleri inceler.

4: Özyüz: Robotikte yüz tanıma için özyüzlerin kullanımını ele alır ve boyutsallık azaltmanın gerçek dünyadaki uygulamasını gösterir.

5: Deneysel ortogonal fonksiyonlar: Robotik sistemler için önemli özellikleri yakalayan bir şekilde verileri temsil etme yöntemini açıklar.

6: Yarı kesin yerleştirme: Boyutsallığı azaltırken veri ilişkilerini korumak için bu tekniği tanıtır ve robotik veri işlemeyi iyileştirir.

7: Doğrusal ayırıcı analiz: LDA'nın azaltılmış verilerdeki sınıf ayrılabilirliğine odaklanarak sınıflandırma görevlerinde nasıl yardımcı olduğunu açıklar.

8: Negatif olmayan matris çarpanlarına ayırma: NMF'nin özellikle robotik için verilerden parça tabanlı gösterimleri çıkarmada nasıl yardımcı olduğunu açıklar.

9: Çekirdek ana bileşen analizi: Karmaşık girdilerle çalışan robotik sistemler için kritik olan doğrusal olmayan verileri işlemek için çekirdek yöntemleriyle PCA'yı genişletir.

10: Shogun (araç kutusu): Robotik uygulamalar için boyut azaltma yöntemlerini içeren Shogun makine öğrenimi araç kutusunu vurgular.

11: Spektral kümeleme: Robotik algı ve anlayışta önemli bir görev olan yüksek boyutlu verileri kümelemek için bu tekniği kapsar.

12: Isomap: Doğrusal olmayan boyut azaltma yöntemi olan Isomap'ı ve robotik modelleri iyileştirme üzerindeki etkisini tartışır.

13: Ana bileşen regresyonu: Veri boyutluluğunu azaltmak ve robotikte öngörücü modelleri iyileştirmek için PCA'yı regresyonla ilişkilendirir.

14: Çok doğrusal alt uzay öğrenimi: Robot performansını artıran çok boyutlu verileri işlemek için bu gelişmiş yöntemi tanıtır.

15: Mlpy: Robotik sistemlerde boyut azaltma araçlarını sergileyen Mlpy makine öğrenme kütüphanesini ayrıntılarıyla anlatır.

16: Difüzyon haritası: Boyut azaltma için difüzyon haritası tekniğine ve robotik uygulamalarına odaklanır.

17: Özellik öğrenimi: Özellik öğrenimi kavramını ve robotik sistemlerin veri yorumlamasını geliştirmedeki önemini inceler.

18: Çekirdek uyarlanabilir filtresi: Modelleri dinamik verilere uyarlamak ve gerçek zamanlı robotik karar vermeyi geliştirmek için bu filtreleme tekniğini tartışır.

19: Rastgele projeksiyon: Rastgele projeksiyon tekniklerinin robotikte büyük veri kümeleri için boyut azaltmayı nasıl hızlandırabileceğine dair içgörüler sunar.

20: Özellik mühendisliği: Robotların ortamlarını daha etkili bir şekilde anlamalarına ve etkileşime girmelerine yardımcı olan özellikleri tasarlama sürecini tanıtır.

21: Çok değişkenli normal dağılım: Belirsizliği ve veri modellemesini ele almak için robotikte kullanılan bu istatistiksel aracın incelenmesiyle sonuçlanır.