Исследование и разработка актуальных приемов, технологий и методик, применяемых при решении прикладных задач машинного обучения в целях предиктивного анализа

Произведено исследование актуальных приемов, технологий и методик, применяемых при решении прикладных задач машинного обучения, по материалам научных статей в высокорейтинговых журналах зарубежных исследователей, аналитических и обзорных заметок из открытых источников, а также технической документации и пресс-релизов технических и программных решений. Поиск новых методов выбора моделей, перекрестной проверки, эволюционного и аналитического подбора алгоритмов обучения представляет как научный, так и чисто практический интерес. Развитие технологий машинного обучения только ускорится в ближайшем будущем. В настоящее время мы наблюдаем прогресс в развитии методик автоматизированного поиска путей построения эффективных обучающихся моделей анализа данных, применимых ко многим практическим задачам интеллектуального анализа данных. В ходе обзора современных тенденций в машинном обучении нами выделены перспективные направления фундаментальных и прикладных исследований в данной области.