Она заключается в сравнении принципа заложенного в одном явлении с другим. Например, так как обучение AI модели посредством градиентного спуска заключается в пошаговом улучшении разницы между целевым и фактическим результатом работы, его можно сравнить с настройкой картинки при плохом сигнале на телевизоре. Каждый раз вы улучшаете яркость, контрастность, насыщенность (раньше приходилось подстраивать частоту)... Затем, настроив сигнал, вы смотрите телевизор с приемлемым для вас качеством.
Другой пример. В машинном обучении важна концепция ансамбля "слабых" моделей. При его построении акцент делается в пользу разнообразия алгоритмов перед выбором только лучших из них. Это можно объяснить следующей аналогией. Допустим, вы подбираете команду людей, отвечающих на вопросы. Если при селекции вы смотрели на результаты прошлых ответов участников, касающиеся преимущественно математики, то лучше всего бы себя зарекомендовала команда из одних математиков. Однако, если вы не уверены в тематике будущих вопросов, разумнее набрать специалистов из разных отраслей (математика, химия, физика, биология, география, история...) - так вы гарантируете готовность к более широкому диапазону ситуаций.
По схожей логике набирается футбольная команда. Если вы наблюдали, как игроки бьют пенальти, нельзя делать вывод о том, что лучшие из них образуют наиболее эффективную команду. В будущих матчах для вас окажется важным умение защищать ворота, делать дальний пас, навес... Поэтому группа разнообразных специалистов, вероятно, лучше проявит себя на чемпионате мира по футболу.
Упрощайте сложные понятия, чтобы их легче было понять, а также провести параллели с другими концепциями,- так вы будете получать все более целостную картинку явления.
