機械学習：次元の呪い

この記事はおそらく、機械学習における「次元の呪い」がもたらす課題について議論しているでしょう。これは、データの特徴量（次元）の数が増加するにつれて、機械学習アルゴリズムのパフォーマンスが低下する現象を指します。分析では、モデルのトレーニングへの影響、より多くのデータの必要性、および次元削減などの問題を軽減するためのテクニックについて説明する可能性があります。