(ч.1) Аналитика. Когда машинное обучение (ML) набрало популярность, многие люди, стремя... — 3 августа 2026 г. в 01:27:53.428
(ч.1) Аналитика. Когда машинное обучение (ML) набрало популярность, многие люди, стремящиеся считать, что они что-то понимают в новых технологиях, усвоили определённую каноничную дихотомию между «аналитическим» и «прецедентным» подходами к созданию алгоритмов, исполняемых компьютером. Аналитический подход – это стандартная история, когда человек самостоятельно анализирует задачу, аналитически выводит инструкции, позволяющие учитывать различные условия для правильного её решения, и в явном виде эти инструкции программирует. А прецедентный подход – это некая инновация, позволившая отказаться от аналитического вывода детерминированных инструкций и переложить на компьютер отображение очень широкого диапазона входных условий в итоговое условное решение. На самом деле, ничего «стандартного» в аналитическом подходе к формированию условных решений нет. Я бы сказал, что куда более стандартным, ну или примитивным, исходным, является как раз прецедентный подход. Давайте разберемся в самой сути процесса «анализа» – что это такое. И чем отличается генерализация модели «ИИ» от аналитического процесса. Прецедентный подход – это, фактически, направленный перебор прецедентов, т.е. свершившихся событий, исходные параметры и итоговый результат которых известны. Под «направленным» понимается наличие определённых областей в пространствах векторов параметров и результатов, на попадание в которые и направлен отбор событий. Само «событие» – это то, что отображает исходные параметры в параметры, описывающие результат. Любая «модель» – это некое мета-событие, если хотите, т.е. более или менее сложный набор правил отображения исходных данных в результат. И именно прецедентный подход является предельно «естественным», т.е. присущим естеству самой нашей природы процессом, т.к. именно так выглядит породившая нас эволюция. Как известно, «эволюция слепа», т.е. ей не присущ аналитический подход, она действует направленным перебором, который называется «естественным отбором». Естественность этого отбора состоит в том, что не прошедшие его модели (организмы, например), не могут продолжать существовать в естественных, т.е. априорно существующих, условиях. Последнее довольно печально, согласитесь – хочется продолжать существовать, т.к. жизнь у нас одна. Да и человек штука довольно долго воспроизводящаяся, требующая для своего формирования немалого времени и ресурсов, чтобы отбраковываться на каждом втором прецеденте, прекращая своё скорбное существование в случае неудачи. Тут на сцену и выходит «аналитический подход» к принятию условных решений, служащий для оперативной корректировки модели реагирования, призванной минимизировать (насколько это возможно) вероятность отбраковаться. «Анализ» – это или выбор исходных параметров (принятие решения) для события, которое никогда раньше не происходило с субъектом действия, на основе релевантных прецедентов, т.е. событий, которые с ним происходили и результат которых ему известен, или, в более простом случае, выбор исходных параметров для события, которое раньше с субъектом действия происходило, но из области определения, не покрытой имеющимися прецедентами. Что значит «релевантные» прецеденты? Это буквально значит, что их можно как-то отнести к анализируемому событию. «Как-то» – это как? У нас есть всего несколько операций отношения: тождественность, НЕтождественность и упорядоченность (т.е. правило, по которому мы можем сказать, что один объект больше или меньше другого). Если взглянуть на всё множество событий холически, т.е. рассматривать каждое событие в его первозданной целостности, то хер поймешь, как их между собой соотносить – вроде всё НЕтождественно и не особо понятно, что больше или меньше чего. Тут на помощь аналитическому подходу приходит такой инструмент, как абстрагирование параметров объектов, т.е. некое квантование общего набора параметров, описывающих событие, разбиение его на части, которые уже могут быть тождественны между собой при нетождественности событий, взятых целиком.