Проклятье размерности - это термин, который описывает ряд проблем, возникающих при работе с данными в высоких размерностях. Давайте рассмотрим предложенные варианты и определим, какой из них наиболее точно отражает суть проклятия размерности.

• a. В чрезвычайно быстром росте необходимых для идентификации модели данных с ростом размерности задачи - Этот вариант верный. Когда количество признаков (или размерность) увеличивается, объем данных, необходимый для адекватной оценки модели, растет экспоненциально. Это затрудняет обучение моделей, так как для получения надежных результатов требуется значительно больше данных.
• b. В невозможности идентифицировать все параметры модели - Этот вариант не совсем точен. Хотя в высоких размерностях может быть сложно оценить все параметры, это не является основной проблемой проклятия размерности. Сложности возникают не только в идентификации параметров, но и в общем количестве необходимых данных для надежного обучения модели.
• c. В ситуации, когда количество необходимых данных и количество необходимых параметров растут одинаковыми темпами - Этот вариант неверен. Проклятье размерности заключается в том, что объем данных растет значительно быстрее, чем количество параметров, что делает обучение моделей менее эффективным.

Таким образом, правильный ответ - a. Проклятье размерности связано с экспоненциальным ростом объема необходимых данных при увеличении размерности задачи.