19-й век

Ранняя история машинного обучения

В 19 веке зародились ключевые идеи, которые позже стали основой для развития машинного обучения. В этот период времени некоторые учёные смогли разработать методы обработки данных и статистического анализа, такие как метод наименьших квадратов и байесовский вывод. Также в это время стали появляться первые проекты программируемых машин, которые по своей сути предвосхитили современные компьютеры.

Ключевые события

• 1805: Адриен-Мари Лежандр и Карл Фридрих Гаусс независимо друг от друга разработали метод наименьших квадратов, который становится фундаментальным методом статистического обучения и регрессионного анализа.

• 1812: Пьер-Симон Лаплас опубликовал «Аналитическую теорию вероятностей», которая заложила основу для байесовского вывода, ключевой концепции во многих алгоритмах машинного обучения.

• 1834: Чарльз Бэббидж, которого часто называют отцом компьютеров, проектирует машину, которую можно было программировать с помощью перфокарт. Хотя машина так и не была построена, она заложила основу для логической структуры всех современных компьютеров.

• Начинается применение математических методов к решению практических задач, что впоследствии заложило основу для многих современных алгоритмов машинного обучения и статистики.