1: 차원 축소: 로봇공학에서 고차원 데이터의 복잡성을 줄이는 개념과 필요성을 소개합니다.

2: 주성분 분석: 특징 추출 및 데이터 압축을 위한 주요 선형 기술인 PCA에 대해 설명합니다.

3: 비선형 차원 축소: 로봇공학에서 복잡한 데이터 구조를 포착하기 위한 비선형 기술을 탐구합니다.

4: 고유 얼굴: 로봇공학에서 얼굴 인식을 위한 고유 얼굴의 사용을 다루며 차원 축소의 실제 적용을 보여줍니다.

5: 경험적 직교 함수: 로봇 시스템의 중요한 특징을 포착하는 방식으로 데이터를 표현하는 방법을 설명합니다.

6: 준정부호 임베딩: 차원을 줄이면서 데이터 관계를 보존하고 로봇 데이터 처리를 개선하는 이 기술을 소개합니다.

7: 선형 판별 분석: 축소된 데이터에서 클래스 분리성에 초점을 맞춰 엘디에이가 분류 작업에 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.

8: 비음수 행렬 분해: 국립환경과학연구센터(N  I M F)가 특히 로봇 공학에서 데이터에서 부분 기반 표현을 추출하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.

9: 커널 주성분 분석: 복잡한 입력으로 작업하는 로봇 시스템에 필수적인 비선형 데이터를 처리하기 위해 커널 방법을 사용하여 P C A를 확장합니다.

10: 쇼군(도구 상자): 로봇 응용 프로그램을 위한 차원 감소 방법을 포함하는 쇼군 머신 러닝 도구 상자를 강조합니다.

11: 스펙트럼 클러스터링: 로봇 인식 및 이해에 필수적인 작업인 고차원 데이터를 클러스터링하는 이 기술을 다룹니다.

12: 아이소맵: 비선형 차원 감소 방법인 아이소맵과 로봇 모델 개선에 미치는 영향에 대해 설명합니다.

13: 주성분 회귀: P C A 를 회귀와 연결하여 데이터 차원을 줄이고 로봇 공학에서 예측 모델을 개선합니다.

14: 다중선형 부분 공간 학습: 다차원 데이터를 처리하고 로봇 성능을 높이기 위한 이 고급 방법을 소개합니다.

15: 머신 러닝 라이브러리를 자세히 설명하고 로봇 시스템의 차원 감소를 위한 도구를 소개합니다.

16: 확산 맵: 차원 감소를 위한 확산 맵 기술과 로봇 공학에 대한 응용에 초점을 맞춥니다.

17: 피처 학습: 피처 학습의 개념과 로봇 시스템의 데이터 해석을 향상시키는 데 있어서의 중요성을 살펴봅니다.

18: 커널 적응 필터: 모델을 동적 데이터에 맞게 조정하여 실시간 로봇 의사 결정을 개선하는 이 필터링 기술에 대해 설명합니다.

19: 무작위 투영: 무작위 투영 기술이 로봇 공학에서 대규모 데이터 세트에 대한 차원 감소를 가속화하는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.

20: 피처 엔지니어링: 로봇이 환경을 보다 효과적으로 이해하고 상호 작용하는 데 도움이 되는 피처를 설계하는 프로세스를 소개합니다.

21: 다변량 정규 분포: 불확실성과 데이터 모델링을 처리하는 데 로봇 공학에서 사용되는 이 통계적 도구에 대한 탐구로 마무리합니다.