1 : Réduction de la dimensionnalité : présente le concept et la nécessité de réduire la complexité des données de grande dimension en robotique.

2 : Analyse en composantes principales : présente l'ACP comme une technique linéaire clé pour l'extraction de caractéristiques et la compression de données.

3 : Réduction de la dimensionnalité non linéaire : explore les techniques non linéaires pour capturer des structures de données complexes en robotique.

4 : Eigenface : couvre l'utilisation des eigenfaces pour la reconnaissance faciale en robotique, démontrant une application concrète de la réduction de la dimensionnalité.

5 : Fonctions orthogonales empiriques : décrit une méthode de représentation des données de manière à capturer des caractéristiques importantes pour les systèmes robotiques.

6 : Incorporation semi-définie : présente cette technique pour préserver les relations entre les données tout en réduisant la dimensionnalité, améliorant ainsi le traitement des données robotiques.

7 : Analyse discriminante linéaire : explique comment l'analyse discriminante linéaire aide dans les tâches de classification en se concentrant sur la séparabilité des classes dans les données réduites.

8 : Factorisation de matrice non négative : décrit comment la NMF permet d'extraire des représentations basées sur des pièces à partir de données, en particulier pour la robotique.

9 : Analyse en composantes principales du noyau : développe l'ACP avec des méthodes de noyau pour gérer les données non linéaires, cruciales pour les systèmes robotiques fonctionnant avec des entrées complexes.

10 : Shogun (boîte à outils) : met en évidence la boîte à outils d'apprentissage automatique Shogun, qui comprend des méthodes de réduction de dimensionnalité pour les applications robotiques.

11 : Regroupement spectral : couvre cette technique de regroupement de données de grande dimension, une tâche essentielle dans la perception et la compréhension robotiques.

12 : Isomap : discute d'Isomap, une méthode de réduction de dimensionnalité non linéaire, et de son impact sur l'amélioration des modèles robotiques.

13 : Régression en composantes principales : relie l'ACP à la régression pour réduire la dimensionnalité des données et améliorer les modèles prédictifs en robotique.

14 : Apprentissage de sous-espaces multilinéaires : présente cette méthode avancée de gestion de données multidimensionnelles, améliorant les performances des robots.

15 : Mlpy : détaille la bibliothèque d'apprentissage automatique Mlpy, présentant des outils de réduction de la dimensionnalité dans les systèmes robotiques.

16 : Carte de diffusion : se concentre sur la technique de la carte de diffusion pour la réduction de la dimensionnalité et son application à la robotique.

17 : Apprentissage des caractéristiques : explore le concept d'apprentissage des caractéristiques et son importance dans l'amélioration de l'interprétation des données des systèmes robotiques.

18 : Filtre adaptatif du noyau : discute de cette technique de filtrage pour adapter les modèles aux données dynamiques, améliorant ainsi la prise de décision robotique en temps réel.

19 : Projection aléatoire : offre un aperçu de la manière dont les techniques de projection aléatoire peuvent accélérer la réduction de la dimensionnalité pour les grands ensembles de données en robotique.

20 : Ingénierie des caractéristiques : présente le processus de conception de caractéristiques qui aident les robots à comprendre et à interagir plus efficacement avec leur environnement.

21 : Distribution normale multivariée : se termine par une exploration de...