차원의 저주 (Curse of Dimensionality)
차원의 저주 (Curse of Dimensionality)는 고차원 공간(종종 수백 또는 수천 차원)에서 데이터를 분석하고 조직할 때 발생하는 다양한 문제와 복잡성을 나타냅니다. 머 신 러닝의 영역에서 이 개념을 이해하는 것은 매우 중요합니다. 데이터 세트의 특징 또는 차원의 수가 증가함에 따라 정확하게 일반화하는 데 필요한 데이터 양이 기하급수적으로 증가하기 때문입니다. 수학자 Richard E. Bellman이 만든 ‘차원의 저주’라는 용어는 […]
2024.11.21|김성진
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