Аппроксимация помогает в обработке больших данных в машинном обучении следующим образом:

• Позволяет получить более точную модель исследуемого процесса или явления. 1 Для этого сложные зависимости между различными параметрами описывают с помощью более простых функций, которые можно исследовать и анализировать. 1
• Уменьшает количество ошибок и шумов в данных. 1 Это улучшает качество результатов моделирования. 1
• Позволяет уменьшить объём обрабатываемых данных. 3 Например, входные данные разделяют на несколько блоков, и размер выборки определяют таким образом, чтобы при обработке небольшого объёма входных данных достигались приемлемый доверительный интервал и граница погрешности. 3

Таким образом, аппроксимация помогает сократить такие ресурсы, как время, стоимость или энергия, при обработке больших данных. 3