Проклятие размерностей – одна из крупнейших проблем Машинного обучения (Machine Learning), которая гласит: чем выше размерность, тем более разреженны данные. Иными словами, по мере роста количества признаков объем данных, которые нам нужно обобщить, растет экспоненциально. Пример. Легко поймать гусеницу, движущуюся в трубе (1 размер). Собаку сложнее поймать, если она бегает по самолету (два измерения). Гораздо труднее охотиться на птиц, у которых теперь есть дополнительное измерение, в которое они могут перемещаться...

Ищете оптимизацию в анализе данных? Узнайте о лучших методах уменьшения размерности: UMAP, PHATE и автоэнкодеры для машинного обучения! Уменьшение размерности — ключевой метод в машинном обучении, который позволяет упростить обработку данных путём сокращения числа входных переменных или признаков. Эта техника необходима для увеличения вычислительной эффективности и улучшения показателей работы моделей, особенно при работе с большим объёмом и сложностью данных. UMAP (Uniform Manifold Approximation...