Große Datenmengen sind bei der Berechnung von ML-Algorithmen problematisch. Eine Lösung liegt in Dimensionsreduktionsverfahren wie der Linearen Diskriminanzanalyse (LDA), sie reduziert die Anzahl der Daten-Merkmale unter Berücksichtigung der vorhandenen Klassen Labels.
Das Lernen auf großen, hochdimensionalen Datensätzen liefert besonders aussagekräftige Ergebnisse, verbraucht aber sehr viel Speicher- und Rechenkapazität. Das Verfahren der Dimensionsreduktion kann zur Lösung dieses Problems beitragen.
Bei Daten mit Lücken ist das Lernen von Modellen oft schwierig, und in manchen Fällen sogar unmöglich. Allerdings können generative Verfahren helfen, indem sie unvollständige Daten mit möglichst sinnvollen Annäherungen auffüllen.
