Какие существуют способы борьбы с проклятием размерности в машинном обучении?

Некоторые способы борьбы с «проклятием размерности» в машинном обучении:

• Снижение размерности в пространстве признаков. 5 Это универсальный подход, который позволяет минимизировать последствия «проклятия размерности». 5 Для уменьшения размерности используют, например, метод главных компонент (PCA). 15
• Обогащение данных. 5 В обучающее множество добавляют наблюдения, собранные дополнительно или синтезированные искусственно. 5
• Использование глубокого обучения. 1 Оно помогает обрабатывать многомерные данные, в том числе:
• Определять ключевые характеристики. 1 Глубокое обучение распознаёт важнейшие аспекты данных, отфильтровывая менее значимые элементы. 1
• Строить всеобъемлющее представление. 1 Данные разбивают на более простые компоненты, а затем собирают их для понимания более широкого контекста. 1
• Предотвращать информационную перегрузку. 1 Используют методы, которые позволяют избежать путаницы, вызванной обилием данных. 1
• Выборочно использовать данные. 1 Приоритет отдают наиболее важным точкам данных, при этом игнорируют постороннюю информацию, что упрощает процесс анализа. 1
• Использовать принцип бритвы Оккама. 2 Простые модели обычно лучше сложных, так как они менее склонны к переобучению. 2

Все перечисленные методы не решают проблему «проклятия размерности» кардинально и эффективны только в частных случаях. 4