Не получается родить? То-то же.

Они не такие уж и тупые. Если это троллинг, то он тупой, если же это искренний интерес, то он совсем не тупой, потому что любые разумные ответы на эти вопросы недоступны подавляющему большинству населения Земли.

> - Значит алгоритмы и модели уже не модно?

Модно, но не тогда, когда сложность и запутанность модели начинает приближаться к сложности и запутанности нейросетки.

Ты уверен, что алгоритмически возможно разделить сигналы? Человек это делает легко со звуком, но человек делает это неалгоритмически. Если ты и напишешь алгоритм, то в нём матстатистики будет не меньше, чем в нейросетках. И, как я говорил выше, сложность этой модели будет приближаться к сложности нейросети. Но нейросетка это машиной построенная модель, а тебе придётся ручками всё это выделывать. Что хуже, человек неплохо справляется с категоризацией сигналов с немногим числом измерений, но если сигналы многомерны, то человек абсолютно не умеет этого делать. (Если это утверждение вызывает сомнения, то Загоруйко неплохо его раскрыл, по-моему, в "Методах обнаружения закономерностей".) А это значит, что всю категоризацию сигналов, чтобы понять на какие свойства обращать внимание, ты всё равно будешь проводить программами, в которых будет немало статистики, возможно даже, что придётся прибегнуть к нейросеткам.

> - Машинное обучение = статистический анализ, т. е. в каждом конкретном случае ответ будет хз каким?

Не совсем. Ответы будут различаться, но размер этих отличий вполне можно ограничить сверху. Это, кстати, как нам вдалбливал на первом курсе препод по матану, отличия (презрительным тоном) "школьной математики", от математики (не в любой, а только от матана, но он исходил из идеи, что если не матан, то не математика, и гнал злые сарказмы на алгебру, которая украла у матана "основную теорему алгебры", и даже назвала её в свою честь, хотя доказательство этой теоремы -- чистый матан, не алгебра нисколько). Поиск равенства, преобразования выражений с сохранением равенства -- это никому не нужный детский сад. На практике и в матане, важнее знать существует ли такой epsilon, что abs(a-b) < epsilon. Часто важно уметь указать хотя бы один такой эпсилон. А вот знать, что a=b не важно. Как правило в реальных задачах это знать невозможно (инструменты измерения дают погрешность, и любые два измерения могут совпадать лишь случайно). Очень часто в математике работать с равенствами слишком сложно -- всякие там теоремы о двух милиционерах^W полицейских, а также всякие там О-большие и о-малые для того и придумали, чтобы плюнуть на равенства и работать с неравенствами.

На первом курсе нас забавлял эти речи препода, и не более. Но как-то чем дальше я наблюдаю за окружающим миром, тем больше я понимаю, что под этими речами прячется глубокая сермяжная философская мысль. Она настолько глубокая, что полностью её невозможно выразить словами, её можно лишь чувствовать, и то лишь набрав достаточное количество опыта и знаний об окружающем мире. Например, одно из основных свойств человеческой психики -- это умение выделять из входного потока одинаковые сигналы. Это настолько базовое и привычное нам свойство, что мы не замечаем его странностей. Но ведь человеческая психика может быть ни разу за время своего существования, не получает двух действительно одинаковых сигналов. Ты смотришь на монитор, и монитор с частотой 60Гц посылает тебе на сетчатку картинки? Но у здоровых мышц есть здоровый тремор (отсутствие тремора -- это очень грозный симптом; в большинстве случаев, симптом смерти; нездоровый тремор, из-за которого не удаётся удержать в руках сигарету -- не столь страшный симптом, как полное отсутствие тремора), это значит что твоя голова и твои глаза постоянно перемещаются в проcтранстве, а это значит что картинка на сетчатке постоянно меняется. Но ты даже не сомневаешься, что это один и тот же монитор, и что сигнал не меняется. a != b, но abs(a-b) < epsilon.

А непростые - делают автопилоты, оптимизируют логистику, минимизируют затраты энергии на обогрев дома, диагностируют болезни, анализируют научные статьи и данные экспериментов.

Ну и ждём, конечно, augmented mind и аплоадинг.