Метод k-средних (k-Means Clustering) – это очень известный и мощный алгоритм Обучения без учителя (Unsupervised Learning), который группирует похожие элементы в k кластеров. Он используется для решения многих сложных задач Машинного обучения (ML). Пример. Предположим, мы пошли в магазин за овощами и увидели, что они будут расположены на полках по типу. Вся морковь хранится в одном месте, картошка – в другом. До применения кластеризации (появления окрашенных зон и обозначения записей разными иконками) перепутать категорию довольно легко...
Машинное обучение — это полезный инженерный навык решения широкого спектра задач, но: не способный дать научное объяснение таким фундаментальным понятиям, как интеллект и сознание, и, что гораздо хуже, уводящий научные исследования этих понятий в ложном направлении. Приятно констатировать, что это уже не только моя точка зрения, многократно изложенная в постах. Али Рахими из Google и Бен Рехт из Калифорнийского университета (оба — весьма известные спецы в области машинного обучения) приводят конкретную и вполне убедительную аргументацию в пользу вышесказанного...