
В преддверии начала курса по машинному и глубокому обучению, нам стоит обратиться к мнению Мэтью Стюарта, опытного аспиранта Гарвардского университета. Он часто выражает усталость от часто повторяющихся дебатов о различиях между машинным обучением (ML) и статистикой, которые часто сопровождаются неясными заявлениями. Стюарт считает, что обе стороны спора несут ответственность за эту неопределенность и надеется, что к концу статьи читатели смогут сформировать более обоснованную позицию по этому вопросу. Он отмечает распространенное, но недостаточно точное утверждение о том, что ML стремится к максимальной точности прогнозирования, в то время как статистика фокусируется на выявлении взаимосвязей между переменными. Хотя технически это верно, такое определение не дает ясного и удовлетворительного ответа на вопрос о фундаментальных отличиях этих двух дисциплин.




