As técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à assimilação
podem ser utilizadas de diversas maneiras para tratamento de
dados. Um exemplo de processo que pode ser vantajoso para os
algoritmos de assimilação é o de redução da dimensionalidade de
um conjunto de dados, no qual se aplica treinamento não
supervisionado para gerar representações “compactadas” das
entradas originais. Esse processo permite a assimilação de dados no
espaço latente, melhorando a eficiência de treinamento dos
algoritmos.
Determinadas arquiteturas de rede neural são utilizadas para redução de dimensionalidade e para a geração de representações de dados no espaço latente, em que se destaca a arquitetura do tipo
Determinadas arquiteturas de rede neural são utilizadas para redução de dimensionalidade e para a geração de representações de dados no espaço latente, em que se destaca a arquitetura do tipo
