計算効率の向上: とあるが、これは、モデルを開発する際？それとも運用する際の話？
「計算効率の向上」というのは、主にモデルを開発する際に関連する概念です。
次元削減は、モデルのトレーニングや評価の段階で特に計算効率の向上が重要です。次元削減によって、特徴量の数が減少し、モデルの計算コストが低減されます。特に高次元のデータセットでは、特徴量の数が多くなると計算量が急増し、計算時間が膨大になる可能性があります。そのため、次元削減によってデータの次元を削減することで、モデルのトレーニングや評価の効率を向上させることができます。
一方、モデルを開発した後の運用段階では、次元削減は直接的な必要性が少ないかもしれません。運用段階では、モデルを実際のデータに適用し、予測を行うことが主な目的となります。ただし、モデルがリアルタイムで高速に予測を行う必要がある場合には、次元削減が適用されることもあります。また、運用段階でもデータが大規模であり、モデルの予測が効率的に行われる必要がある場合には、次元削減が適用されることがあります。
総じて言えば、計算効率の向上は主にモデルを開発する際に関連し、モデルを運用する際にはあまり関係がないと言えますが、特定のケースでは運用段階でも効果的に利用されることがあります。