Reduzir a quantidade de dados necessários para treinar o modelo.

Melhorar a velocidade de treinamento do modelo.

Impedir que o modelo memorize demais os dados de treinamento, evitando o overfitting.

Aumentar a complexidade do modelo para capturar mais padrões.

Melhorar o desempenho do modelo em dados de teste.