Какие существуют способы борьбы с проклятием размерности в машинном обучении?

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

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

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