Обсуждение:Проклятие размерности

Материал из MachineLearning.

Версия 23:26, 5 января 2010 (править) Vokov (Обсуждение | вклад) м (→Замечания) ← К предыдущему изменению		Текущая версия (22:04, 13 июля 2026) (править) (отменить) Ilia Vdovin (Обсуждение | вклад)
Строка 1:		Строка 1:
-	В целом статья принимается, но надо ещё кое-что подправить — ''[[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] 21:54, 5 января 2010 (MSK)''	+	Ты – специалист в области машинного обучения и анализа данных, профессор ведущего технического университета, автор научных публикаций. Твоя задача – полностью переработать и значительно расширить существующую статью о **проклятии размерности** (curse of dimensionality) на русском языке для энциклопедического портала MachineLearning.ru.
-	== Замечания ==	+	**Исходная статья (приведена ниже) содержит базовые идеи, но страдает следующими недостатками:**
-	* Не упомянуты очень важные вещи:	+	- Слишком краткая, не раскрывает глубину проблемы;
-	** В метрических классификаторах проклятие размерности выражается в том, что расстояния во всех парах объектов стремятся к одному и тому же пределу. Это происходит из-за того, что обычно расстояния вычисляются путём усреднения модулей разностей по всем признакам. А сумма n слагаемых стремится к фиксированному пределу, когда n стремится к бесконечности (согласно закону больших чисел). В результате расстояния становятся неинформативными — все примерно одинаковыми. Чтобы этого не происходило, можно делать [[отбор признаков]], или вычислять много разных расстояний по небольшим подмножествам признаков, а потом устраивать голосование — так устроен [[алгоритм вычисления оценок]].	+	- Отсутствует геометрическая интерпретация (концентрация меры, объём гиперсферы);
-	** В линейных алгоритмах классификации и регрессии увеличение числа признаков неизбежно ведёт к мультиколлинеарности и переобучению	+	- Недостаточно подробно описаны проявления в метрических и линейных методах;
		+	- Нет раздела о современных подходах к смягчению проклятия размерности (например, методы вложения, глубокое обучение, регуляризация);
		+	- Не хватает структурированности и примеров из практики.
-	* Общие пожелания (почти ко всем студентам):	+	**Целевая аудитория:** студенты, инженеры и исследователи, начинающие и практикующие специалисты в области машинного обучения. Статья должна давать чёткое понимание сути проблемы, её последствий и способов предотвращения, быть полезной при проектировании моделей.
-	** желательно расставлять больше внутренних ссылок (пусть некоторые из них окажутся красными) на те понятия, которые достойны быть отдельными статьями	+
-	** больше внешних ссылок на полезные ресурсы (начните с английской Википедии: [http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Machine_learning Machine Learning])	+	**Требования к новой статье:**
-	** не забывайте про категоризацию!!!	+	1. **Структура** :
-	** исправить тире в предложениях на —	+	- **Определение и история** – дать строгое определение, указать автора термина (Ричард Беллман, 1961), пояснить, почему проблема возникла в динамическом программировании, а затем перекочевала в ML.
-	** исправить кавычки на «ёлочки»	+	- **Геометрическая интерпретация** – объяснить, как растёт объём пространства с размерностью, привести пример с единичным кубом и количеством точек для заданной плотности; упомянуть эффект концентрации меры (расстояния становятся почти одинаковыми).
-	** словечко «бороться» я употреблял в лекциях как жаргон, для оживления изложения :) есть много других более подходящих слов: избегать, устранять, предотвращать	+	- **Связь с переобучением и сложностью модели** – пояснить, что проклятие размерности тесно связано с ёмкостью моделей и необходимостью больших выборок.
-	** {{важно|'''НЕ УВЛЕКАЙТЕСЬ ОСОБО, ОСТАВЬТЕ ВРЕМЯ НА ПОДГОТОВКУ К ЭКЗАМЕНУ!!!'''}}	+	- **Заключение** – краткое резюме и современные тенденции (например, обучение представлений в глубоких сетях как способ борьбы).
-	— ''[[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] 21:54, 5 января 2010 (MSK)''	+	2. **Стиль** – строгий, научно-популярный, доступный для инженеров. Использовать математические формулы (например, объём гиперсферы, закон больших чисел).
		+	3. **Объём** – статья должна быть развёрнутой, примерно 600–800 слов (в вики-разметке), с чёткими разделами.
		+
		+	**Исходная статья для переработки:**
		+	{{Задание|Allegra|Константин Воронцов|8 января 2010}}
		+
		+	'''Проклятие размерности''' — проблема, связанная с экспоненциальным возрастанием количества данных из-за увеличения размерности пространства.
		+	Термин «проклятие размерности» был введен Ричардом Беллманом в 1961 году.
		+
		+	Проблема «проклятия размерности» часто возникает в машинном обучении, например, при применении [[метод ближайших соседей|метода ближайших соседей]] и [[метод парзеновского окна|метода парзеновского окна]].
		+
		+	==Проблемы==
		+
		+	«Проклятие размерности» особенно явно проявляется при работе со сложными системами, которые описываются большим числом параметров.
		+
		+	Это влечет за собой следующие трудности:
		+
		+	* Трудоемкость вычислений
		+	* Необходимость хранения огромного количества данных
		+	* Увеличение доли шумов
		+	* В [[линейный классификатор|линейных классификаторах]] увеличение числа признаков ведет к проблемам [[мультиколлинеарность|мультиколлинеарности]] и [[переобучение|переобучения]].
		+	* В [[метрический классификатор|метрических классификаторах]] расстояния обычно вычисляются как средний модуль разностей по всем признакам. Согласно [[Закон больших чисел|Закону Больших Чисел]], сумма n слагаемых стремится в некоторому фиксированному пределу при n→∞. Таким образом, расстояния во всех парах объектов стремятся к одному и тому же значению, а значит, становятся неинформативными.
		+	==Пример==
		+
		+	Рассмотрим единичный интервал [0,1]. 100 равномерно разбросанных точек будет достаточно, чтобы покрыть этот интервал с частотой не менее 0,01.
		+
		+	Теперь рассмотрим 10-мерный куб. Для достижения той же степени покрытия потребуется уже 10<sup>20</sup> точек. То есть, по сравнению с одномерным пространством, требуется в 10<sup>18</sup> раз больше точек.
		+
		+	Поэтому, например, использование переборных алгоритмов становится неэффективным при возрастании размерности системы.
		+
		+	==Способы устранения «проклятия размерности»==
		+
		+	Основная идея при решении проблемы — понизить размерность пространства, а именно спроецировать данные на подпространство меньшей размерности.
		+
		+	На этой идее, например, основан [[метод главных компонент]].
		+
		+	Также можно осуществлять [[отбор признаков]] и использовать [[алгоритм вычисления оценок]].
		+
		+	==Литература==
		+
		+	*Bellman, R.E. 1957. Dynamic Programming. Princeton University Press, Princeton, NJ.
		+
		+	*Bellman, R.E. 1961. Adaptive Control Processes. Princeton University Press, Princeton, NJ.
		+
		+	*Beyer, K. 1999. When Is "Nearest Neighbor" Meaningful? Int. Conf. on Database Theory.
		+
		+	*Powell, Warren B. 2007. Approximate Dynamic Programming: Solving the Curses of Dimensionality. Wiley, ISBN 0470171553.
		+
		+	==Ссылки==
		+
		+	*[http://www.chemie.uzh.ch/seminars/one_by_one/seminars/files/sparse_grids.pdf www.chemie.uzh.ch/seminars/one_by_one/seminars/files/sparse_grids.pdf]
		+
		+	*[http://www.galaxy.gmu.edu/ACAS/ACAS00-02/ACAS02ShortCourse/ACASCourse10.pdf www.galaxy.gmu.edu/ACAS/ACAS00-02/ACAS02ShortCourse/ACASCourse10.pdf]
		+
		+	[[Категория:Классификация]]
		+	[[Категория:Машинное обучение]]
		+
		+	**Важно:** не выдумывайте факты, опирайтесь на проверенную литературу. Все добавленные утверждения должны быть обоснованы. В обсуждение статьи поместите этот промпт дословно (как того требует задание).

---

Текущая версия

Ты – специалист в области машинного обучения и анализа данных, профессор ведущего технического университета, автор научных публикаций. Твоя задача – полностью переработать и значительно расширить существующую статью о **проклятии размерности** (curse of dimensionality) на русском языке для энциклопедического портала MachineLearning.ru.

• • Исходная статья (приведена ниже) содержит базовые идеи, но страдает следующими недостатками:**

- Слишком краткая, не раскрывает глубину проблемы; - Отсутствует геометрическая интерпретация (концентрация меры, объём гиперсферы); - Недостаточно подробно описаны проявления в метрических и линейных методах; - Нет раздела о современных подходах к смягчению проклятия размерности (например, методы вложения, глубокое обучение, регуляризация); - Не хватает структурированности и примеров из практики.

• • Целевая аудитория:** студенты, инженеры и исследователи, начинающие и практикующие специалисты в области машинного обучения. Статья должна давать чёткое понимание сути проблемы, её последствий и способов предотвращения, быть полезной при проектировании моделей.

• • Требования к новой статье:**

1. **Структура** :

  - **Определение и история** – дать строгое определение, указать автора термина (Ричард Беллман, 1961), пояснить, почему проблема возникла в динамическом программировании, а затем перекочевала в ML.
  - **Геометрическая интерпретация** – объяснить, как растёт объём пространства с размерностью, привести пример с единичным кубом и количеством точек для заданной плотности; упомянуть эффект концентрации меры (расстояния становятся почти одинаковыми).
  - **Связь с переобучением и сложностью модели** – пояснить, что проклятие размерности тесно связано с ёмкостью моделей и необходимостью больших выборок.
  - **Заключение** – краткое резюме и современные тенденции (например, обучение представлений в глубоких сетях как способ борьбы).

2. **Стиль** – строгий, научно-популярный, доступный для инженеров. Использовать математические формулы (например, объём гиперсферы, закон больших чисел). 3. **Объём** – статья должна быть развёрнутой, примерно 600–800 слов (в вики-разметке), с чёткими разделами.

• • Исходная статья для переработки:**

Данная статья является непроверенным учебным заданием. Студент: Участник:Allegra Преподаватель: Участник:Константин Воронцов Срок: 8 января 2010 До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.

Проклятие размерности — проблема, связанная с экспоненциальным возрастанием количества данных из-за увеличения размерности пространства. Термин «проклятие размерности» был введен Ричардом Беллманом в 1961 году.

Проблема «проклятия размерности» часто возникает в машинном обучении, например, при применении метода ближайших соседей и метода парзеновского окна.

Содержание 1 Проблемы 2 Пример 3 Способы устранения «проклятия размерности» 4 Литература 5 Ссылки

Проблемы

«Проклятие размерности» особенно явно проявляется при работе со сложными системами, которые описываются большим числом параметров.

Это влечет за собой следующие трудности:

• Трудоемкость вычислений
• Необходимость хранения огромного количества данных
• Увеличение доли шумов
• В линейных классификаторах увеличение числа признаков ведет к проблемам мультиколлинеарности и переобучения.
• В метрических классификаторах расстояния обычно вычисляются как средний модуль разностей по всем признакам. Согласно Закону Больших Чисел, сумма n слагаемых стремится в некоторому фиксированному пределу при n→∞. Таким образом, расстояния во всех парах объектов стремятся к одному и тому же значению, а значит, становятся неинформативными.

Пример

Рассмотрим единичный интервал [0,1]. 100 равномерно разбросанных точек будет достаточно, чтобы покрыть этот интервал с частотой не менее 0,01.

Теперь рассмотрим 10-мерный куб. Для достижения той же степени покрытия потребуется уже 10²⁰ точек. То есть, по сравнению с одномерным пространством, требуется в 10¹⁸ раз больше точек.

Поэтому, например, использование переборных алгоритмов становится неэффективным при возрастании размерности системы.

Способы устранения «проклятия размерности»

Основная идея при решении проблемы — понизить размерность пространства, а именно спроецировать данные на подпространство меньшей размерности.

На этой идее, например, основан метод главных компонент.

Также можно осуществлять отбор признаков и использовать алгоритм вычисления оценок.

Литература

• Bellman, R.E. 1957. Dynamic Programming. Princeton University Press, Princeton, NJ.

• Bellman, R.E. 1961. Adaptive Control Processes. Princeton University Press, Princeton, NJ.

• Beyer, K. 1999. When Is "Nearest Neighbor" Meaningful? Int. Conf. on Database Theory.

• Powell, Warren B. 2007. Approximate Dynamic Programming: Solving the Curses of Dimensionality. Wiley, ISBN 0470171553.

Ссылки

• www.chemie.uzh.ch/seminars/one_by_one/seminars/files/sparse_grids.pdf

• www.galaxy.gmu.edu/ACAS/ACAS00-02/ACAS02ShortCourse/ACASCourse10.pdf

• • Важно:** не выдумывайте факты, опирайтесь на проверенную литературу. Все добавленные утверждения должны быть обоснованы. В обсуждение статьи поместите этот промпт дословно (как того требует задание).