Пятничный тред о машинном обучении, искусственном интеллекте и философии. Ну собственно для затравочки вопрос: «Какие научные и не очень теории связаны с проблематикой машинного обучения через математический аппарат?»
Ну очевидно, что это матстатистика, численные методы, графы, теорвер, методы оптимизации и про что там ещё в википедии написано. Но меня интересуют области, которые связаны с ML косвенно и прорыв в которых, может изменить понимание ML людьми и наоборот, например, алгоритмы сжатия данных (да, серия алгоритмов сжатия PAQ, начиная с PAQ7 вовсю использует предсказания из ML для своей работы, а нейросети могут применяться для сжатия данных с потерями, например при помощи «бутылочного горлышка» у автокодировщиков). А вы про что знаете? Может слышали про то, что алгоритмы машинного обучения прижились у лигнвистов, а модели лингвистов влияют на обработку естественного языка машинами? Не стесняйтесь писать даже самые безумные теории и догадки.
