Matrix-Faktorisierung bezeichnet eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse, bei der eine große und komplexe Matrix in zwei oder mehr kleinere, einfacher strukturierte Matrizen zerlegt wird. Diese Methode ist besonders nützlich, um die Komplexität von Daten zu reduzieren, Muster zu erkennen und die Interpretierbarkeit von Modellen zu verbessern.
Im Kontext der künstlichen Intelligenz wird die Matrix-Faktorisierung häufig in Anwendungen wie Empfehlungssystemen, Bildverarbeitung und natürlicher Sprachverarbeitung eingesetzt. Ein Beispiel hierfür ist die singuläre Wertzerlegung (SVD), die dazu dient, die Dimensionalität von Daten zu verringern, während die wichtigsten Informationen erhalten bleiben. Andere gängige Methoden sind die nicht-negative Matrix-Faktorisierung (NMF) und die Hauptkomponentenanalyse (PCA).
Die Matrix-Faktorisierung hilft dabei, die zugrunde liegenden Strukturen in großen Datensätzen sichtbar zu machen. Dies kann beispielsweise dazu beitragen, Benutzerpräferenzen in Empfehlungssystemen besser zu verstehen oder Bilder effizienter zu komprimieren. Darüber hinaus ermöglicht sie die Identifizierung von Mustern, die in der ursprünglichen Matrix nicht sofort offensichtlich sind.
Die Technik ist insbesondere in Szenarien nützlich, in denen Daten eine hohe Dimensionalität aufweisen, wie bei Texten, Bildern oder Transaktionen. Durch die Reduzierung der Komplexität können Algorithmen effizienter arbeiten, und die Ergebnisse werden überschaubarer und interpretierbarer.