🧠ということは、線型変換を使って非線形問題を解く、という言い方はおかしくないですね？
「線型変換を使って非線形問題を解く」という言い方は、文脈によっては正確でないかもしれませんが、多くの場合に実際に行われる手法の一部として理解されます。具体的には、多くのアプローチが非線形問題を線形問題に近似することでその問題を解決しようと試みます。
以下は、線型変換や線形技術を用いて非線形問題に取り組む一般的な手法の例です：
カーネルトリック: サポートベクターマシンのような機械学習アルゴリズムは、カーネルトリックを用いて非線形なデータを高次元の線形空間に変換します。この高次元空間での分割は線形になります。
特徴エンジニアリング: 非線形な関係を持つデータに対して、適切な特徴を導入することで、データの関係を線形に近似することができることがあります。
ニューラルネットワーク: ニューラルネットワークの各層は、線型変換と非線形活性化関数の組み合わせで構成されています。線型変換と非線形性の組み合わせを繰り返すことで、非線形な問題を効果的にモデル化できます。
上記のように、線型変換や線形の手法を非線形問題の解決に利用することは一般的です。ただし、この手法が非線形問題の完全な解決策となるわけではありません。それらは非線形問題を線形に近似するための手段の一つとして使用されることが多いです。
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