問題 No.558
データの特徴量（次元数）が増えるほど、データ空間が広大になり、学習に必要なデータ量が指数関数的に増大してしまう問題を何と呼ぶか。
【正解の解説】
次元の呪い
次元の呪いは、データを説明する情報の数（次元数）が増えると、データ空間が広すぎて、空きスペースばかりになってしまう現象です。十分な学習データを用意するのが困難になります。
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【その他の選択肢の解説】
勾配消失問題
勾配消失は、深いネットワークを学習する際、層をさかのぼるごとに勾配情報がどんどん小さくなり、ネットワークの前のほうの層が学習できなくなる現象です。
過学習
過学習は、学習データにあまりにも適合しすぎてしまい、未知の新しいデータに対して柔軟に応用できなくなる、いわゆる「丸暗記」に近い状態です。
バイアスとバリアンスのトレードオフ
バイアスとバリアンスのトレードオフは、モデルの複雑さと予測の安定性の関係です。シンプルすぎると精度が出ず（バイアス）、複雑すぎると新しいデータに弱くなる（バリアンス）というジレンマのことです。