В этой статье я рассказываю про основные концепции, типы обучения, типы задач в машинном обучении и также делаю постановку задачи машинного обучения (МО). Все это я рассказываю в своем стиле и понимании. Машинное обучение (МО) — это область знаний и исследований в области искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и статистических моделей, которые могут аппроксимировать данные, обучаться на них, обобщать их на невидимые зависимости и, таким образом, выполнять задачи без явных инструкций...

Несмотря на то что сам термин "машиное обучение" (machine learning, ML) появился лишь в XX веке, идеи, лежащие в его основе, начали формироваться гораздо раньше. В XVII–XX веках математики разрабатывали концепции, которые позднее стали краеугольными камнями машинного обучения: теория вероятностей, статистика, комбинаторика и теория информации. В эти столетия активно развивались логика и математический анализ, закладывая фундамент будущих интеллектуальных машин. Одним из мыслителей был английский...