Фракталы важны в науке о данных по нескольким причинам:

• Выявление скрытых закономерностей. 2 Фрактальные методы помогают обнаруживать паттерны и аномалии в больших наборах информации, представляя их в интуитивно понятной графической форме. 2
• Моделирование и прогнозирование поведения сложных систем. 2 Фракталы служат инструментом для моделирования и прогнозирования в различных областях, от метеорологии до экологии. 2
• Улучшение представления и визуализации данных. 1 Фрактальное машинное обучение позволяет улавливать важные закономерности с меньшим количеством параметров и предоставляет более чёткое представление. 1
• Повышенная точность прогнозирования. 1 Прогнозы становятся более точными, когда скрытые закономерности и взаимосвязи в зашумленных наборах данных легче обнаружить. 1
• Универсальность. 1 Методы фрактального машинного обучения применимы в широком спектре областей, включая обработку изображений и видео, финансовое моделирование и обработку естественного языка. 1