AIがPCAでデータ分析を効率化!特徴量削減を体験research#pca📝 Blog|分析: 2026年2月20日 18:00•公開: 2026年2月20日 17:47•1分で読める•Qiita AI分析この記事では、生成AIがいかにデータ前処理を効率化できるかを掘り下げています。特に、主成分分析(PCA)を用いた特徴量選択と次元削減に焦点を当てています。AIがデータ分析のワークフローを自動化し、加速させる可能性を示唆しており、より効率的でアクセスしやすくなることを示唆しています。重要ポイント•AIで特徴量選択と次元削減を行う方法を紹介。•データの前処理にPCAを利用することを実演。•データ分析タスクにおいてAIによる代替が可能であることを確認。引用・出典原文を見る"結果は、AIで代替できそうなことを確認することができました。"QQiita AI2026年2月20日 17:47* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Google Docs' New AI Audio Summaries: A Time-Saving Revolution!新しい記事OpenAI's Hardware Leap: A Camera-Equipped ChatGPT Speaker?関連分析researchLLM学習の革命:忘却なしの継続的な知識拡張!2026年2月20日 19:02researchジェミニ3.1 Pro:次世代の生成AIを探求2026年2月20日 19:02researchDeepSeek-R1 32B:ローカルLLMドキュメント分析を革新2026年2月20日 18:15原文: Qiita AI