Зашумленные данные представляют собой информацию, в которой присутствуют случайные или систематические искажения. Эти искажения затрудняют извлечение полезного сигнала и снижают качество обучения моделей машинного обучения. Причинами появления шумов могут быть недостатки измерительных приборов, ошибки ввода, проблемы с передачей информации или внешние факторы. В результате работы с зашумленными данными может произойти переобучение модели или ухудшение точности предсказаний.