Проклятие размерности

Когда у данных слишком много параметров, алгоритмам машинного обучения становится сложно находить устойчивые закономерности — нужные объёмы информации взлетают до нереальных значений. Чем выше размерность, тем сильнее размываются полезные сигналы среди шума, а модели начинают работать хуже даже на мощных вычислительных ресурсах.