Как аппроксимация помогает в обработке больших данных в машинном обучении?

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

• Позволяет получить более точную модель исследуемого процесса или явления. elar.urfu.ru Для этого сложные зависимости между различными параметрами описывают с помощью более простых функций, которые можно исследовать и анализировать. elar.urfu.ru
• Уменьшает количество ошибок и шумов в данных. elar.urfu.ru Это улучшает качество результатов моделирования. elar.urfu.ru
• Позволяет уменьшить объём обрабатываемых данных. journalofbigdata.springeropen.com 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. journalofbigdata.springeropen.com

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