Задачи и инструменты ML и их практическое применение

Поправьте меня, но нейросеть — это не «алогритм машинного обучения», альтернативный регрессорам, кластеризаторам, классификаторам и реинфорсу. Хоть нейросети и являются родственниками линейного классификатора, все же это не алгоритм машинного обучения, а инструмент, реализующий и классификацию, и кластеризацию, и реинфорс, и регрессию. Это же просто аппроксиматор, не более. Если решение задачи может быть сведено к матфункции, оно может быть получено нейросетью.

Более того, это целое семейство инструментов, заточенных под разные вещи. А при прочтении статьи складывается впечатление, что нужно выбирать, скажем, «или регрессор или нейросеть». Хотя на деле «нам нужен регрессор, давайте подумаем, на базе чего его лучше реализовать в нашем случае»

Поскольку статья призвана устранить широко распространённую путаницу в понимании терминологии, следует исправить следующее, дабы не вносить дополнительное недопонимание у новичков в данной предметной области:

Мы также пользуемся алгоритмами Uplift, нейролингвистического программирования и рекомендательными моделями. Uplift позволяет понять, нужно ли коммуницировать с объектом, НЛП использует алгоритмы для анализа текста (к примеру, на этом принципе работает функция подсказки слов в смартфоне), а рекмодели могут быть персонализированными и не персонализированными.

Здесь речь идёт не о псевдонаучном нейролингвистическом программировании (neuro-linguistic programming), а об алгоритмах обработки естественного языка (natural language processing). В английском у них одинаковые аббревиатуры: NLP. Но в русском разные: НЛП и ОЕЯ соответсвенно. Поэтому в контексте данной статьи следует писать либо «ОЕЯ использует…» либо «NLP использует…».

Кроме того предложенное вами сокращение «рекмодель» не имеет распространения. Возможно вы хотите ввести его в обиход в качестве неологизма. Однако проще использовать общепринятые термины, такие как, например, рекомендательная система.