Практическая значимость применения алгебраических дополнений в современных алгоритмах машинного обучения заключается в следующем:

• Эффективное манипулирование и преобразование наборов данных. 4 Операции, такие как умножение матриц, сложение и декомпозиция, помогают решать задачи разработки объектов, предварительной обработки данных и вычисления различных статистических показателей. 4
• Оптимизация моделей. 45 Линейная алгебра обеспечивает математическую основу для методов оптимизации, например градиентного спуска, который включает вычисление градиентов (производных) функции стоимости по отношению к параметрам модели. 5 Эти градиенты обычно представляются в виде векторов и матриц, а операции линейной алгебры используются для итеративного обновления параметров модели до сходимости. 5
• Сокращение размерности данных. 35 Это применяется как при анализе данных, чтобы найти наиболее важные переменные и сконструировать новые признаки на их основе, так и при моделировании, если количество признаков очень велико, и большинство из них слабо влияют на результат. 3