Без заголовка

Кстати, помимо нейросеток развивается еще и такое направление в машин лёрнинге как Gaussian Process/Kernel methods - вот к примеру свежие и интересные работы http://www.cs.cmu.edu/~andrewgw/pattern/ Там есть про масштабируемые алго для больших объемов данных (традиционная слабость Kernel Methods ибо O(n^3)) и более гибкие kernels, по сути способные выучивать фичи. Мне лично GP или там линейные алго несколько ближе чем нейросетки, в силу того, что нейросетки неинтерпретируемы. Ну и кагбэ последние работы говорят что GP/Kernel methods не обязательно медленные. А выразительность GP в плане выучивания сложных моделей тоже по сути ограниченна скоростью работы (ну т.е. при O(n^3) далеко не уедешь).