AIの用語での次元削減（Dimensionality Reduction）は、高次元のデータをより低次元の表現に変換する手法や技術を指します。次元削減は、特徴量の数を減らすことでデータの表現を簡素化し、計算効率を向上させたり、データの可視化や解釈性の向上を図るために使用されます。

次元削減は、主に以下の2つのアプローチによって行われます。

1. 特徴選択（Feature Selection）: 与えられたデータから、最も重要な特徴（変数）のサブセットを選択します。選択された特徴のみが最終的なデータ表現に含まれます。特徴選択は、モデルの性能向上や計算コストの削減を目的として行われます。

2. 特徴抽出（Feature Extraction）: 与えられたデータから、元の特徴を組み合わせて新しい特徴を生成します。この新しい特徴は、元のデータの情報を保持しつつ、低次元の表現となります。特徴抽出は、情報損失を最小限に抑えつつデータを圧縮することが目標です。

次元削減の主な手法には、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、線形判別分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）、非負値行列因子分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）、t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）、自己符号化器（Autoencoders）などがあります。これらの手法は、データの特徴や構造を抽出し、より低次元の表現を生成します。

次元削減は、大量の特徴を持つデータセットの解析や可視化、特徴の相関性や重要度の理解、ノイズの除去、クラスタリングや分類の前処理など、さまざまな場面で有用です。また、次元削減によってデータの可視化が可能になり、データの構造やパターンの理解が容易になります。