Бессмысленный инпут в машинном обучении представляет собой данные, которые не имеют полезной семантики или структуры. Эти входные данные не содержат значимых взаимосвязей или закономерностей, которые могли бы помочь модели в обучении или принятии решений. Обработка таких данных может приводить к непредсказуемому поведению модели. Поэтому выявление и исключение бессмысленных данных становится важным этапом предварительной обработки в процессе машинного обучения.