Odborné vysvětlení: UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) je algoritmus pro redukci dimenzionality a vizualizaci dat. Je založen na teorii topologie a Riemannovy geometrie. UMAP se snaží zachovat jak lokální, tak globální strukturu dat. Je rychlejší než t-SNE a lépe škáluje na velké datasety. Může být použit i pro obecnou redukci dimenzionality, nejen pro vizualizaci.
Vysvětlení pro laiky: UMAP je jako vytváření zmenšené verze složitého obrazu. Představte si, že máte obrovskou nástěnnou malbu s mnoha detaily a chcete ji zmenšit tak, aby se vešla na pohlednici, ale přitom zachovala co nejvíce důležitých detailů a celkový dojem. UMAP dělá něco podobného s velmi složitými daty – snaží se je “zmenšit” do jednodušší podoby, kterou můžeme snadno vidět a pochopit, ale přitom zachovává důležité vztahy a struktury v datech. To pomáhá vědcům a výzkumníkům pracovat s velmi složitými daty a nacházet v nich vzory a souvislosti.
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) is an algorithm for dimensionality reduction and data visualization. It’s based on the theory of topology and Riemannian geometry. UMAP tries to preserve both local and global structure of the data. It’s faster than t-SNE and scales better to large datasets. It can be used for general dimensionality reduction, not just visualization.
