Что надо знать до того как начнёшь изучать машинное обучение
Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное машинное обучение заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых обучающими данными) дает желаемые результаты. Эта математическая формула также генерирует правильные выходные данные для большинства других входных данных (отличных от обучающих) при условии, что эти входные данные поступают из того же или подобного статистического распределения, из которого были получены обучающие данные. Почему это не является обучением? Потому что стоит слегка исказить входные данные, и результат, скорее всего, получится полностью неправильным. Обучение у животных — это нечто иное. Если вы научились играть в видеоигру при прямой ориентации экрана, вы все равно сможете играть в нее, даже если кто-то слегка повернет экран. Алгоритм машинного обучения, обучавшийся при прямой ориентации экрана и не обученный распознаванию поворота, не сможет играть в игру на повернутом экране. ...