В чем заключаются основные различия между алгоритмом на основе машинного обучения и классическим алгоритмом?

Некоторые основные различия между алгоритмом на основе машинного обучения и классическим алгоритмом:

• Подход к решению задачи. 5 В традиционном программировании разработчик определяет алгоритм и «объясняет» его компьютеру с помощью кода на языке программирования. 5 При машинном обучении разработчики не прописывают конкретные алгоритмы, а предоставляют подготовленные данные и описывают критерии успешного решения, по которым учатся нейросети. 5
• Вовлечённость человека в процесс. 5 Есть два типа машинного обучения: с учителем и без учителя. 45 В первом случае компьютер учится под присмотром учителя, который предоставляет размеченные данные. 5 Во втором случае программа не получает от специалиста никаких подсказок. 5 Она сама находит закономерности в большом массиве данных. 5
• Объём данных. 2 Для обучения классических моделей не требуется столько данных, как для нейросетей. 2 Это делает их идеальными для сценариев с ограниченным набором данных. 2
• Вычислительная эффективность. 2 Классические алгоритмы не требуют большого количества вычислительных ресурсов, что делает их более доступными и быстрыми в выполнении. 2
• Интерпретируемость. 2 Решения, сделанные с использованием классических моделей, проще интерпретировать, что критически важно в некоторых областях, например, в медицине или финансах. 2

Одну и ту же задачу можно решить, используя разные алгоритмы. 5 В зависимости от их выбора точность или скорость получения результатов может быть разной. 5