Aquí hay algunos pensamientos basados en lo que funcionó para mí, que pueden o no ser útiles.
Me parece que realmente no puedes imaginar nada más allá de 3D directamente, pero puedes construir las intuiciones y patrones de pensamiento correctos de tal manera que tomar vistas 2D o 3D del espacio en el que estás tratando de pensar a menudo es lo suficientemente bueno. 4D, o para el caso 400D, es como la relación entre 2D y 3D, pero más aún. Si no está claro cómo funciona, mira las proyecciones 3D de tesectos y cosas similares y sigue mirando hasta que comience a tener sentido. Sin embargo, dejarlo así no es lo suficientemente bueno, solo el primer paso.
Comience observando cómo los equivalentes de área y volumen se relacionan entre sí en dimensiones más altas, a las distancias entre puntos aleatorios en un espacio dimensional alto y cuánto espacio hay en las esquinas frente al centro. “Boxeo Megaesferas” es una buena lectura para comenzar a entenderlo.
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Luego, lee todo lo que puedas encontrar sobre la maldición de la dimensionalidad hasta que sientas que realmente lo entiendes, si aún no lo has hecho.
Una vez que haya hecho eso, tal vez encuentre un buen material semi-técnico sobre espacios de configuración en el contexto de la mecánica cuántica. Si está dispuesto a profundizar un poco más, cómo se ve realmente la superposición en las matemáticas y qué significan los que favorecen la interpretación de muchos mundos podría ser provocativa de maneras útiles, aunque no directamente relevantes.
A continuación, lea sobre la reducción de dimensionalidad como PCA y sobre la intuición detrás del truco del kernel.
Supera todo eso, y debes estar armado con intuiciones decentes sobre cómo se comportan los espacios de alta dimensión, así como un conjunto de herramientas para comprender cómo visualizar partes relevantes e interesantes de ellos y transformarlos mentalmente de manera que hagan lo que está sucediendo. Un poco más claro. Nadie espera que pueda mantener un espacio de alta dimensión en su cabeza, pero es completamente posible saber cómo funcionan lo suficientemente bien como para razonar con confianza sobre sus datos y algoritmos.
