Задачи машинного обучения на самом дне сводятся к перемножению матриц с накоплением.

Сжатием данных для улучшения производительности процессора и таким образом качества и масштаб изображений или речи например,но это достигается уже после осуществления обратного или окончательного процесса укрупнения каждого пикселя изображения и «кристаллизации» образа,речи и так далее.Применяются т.н. перцептроны с необходимами «весами"/критериального выбора/ для автоматизации самого процесса обучения программы/появления элементов ИИ/ и.т.д ,и.т.п

Сам процесс называется свертка или конволюция при нейронных сетей.Вряд ли уважаемый господин,ознакомлен с такими вещами как тензорное исчисление,интеграл свертки из матана,метод наименьших квадратов и пр.

Любое число в поле этих математических матриц/таблиц/ ,Анджей,можно сказать что отвечает за преобразование и укрупнение пикселей, это число носитель информации и оно меняется в процессе преобразования,наконец получается то самое улучшение и многократное увеличение изображения.

Это фрактализация/детальное раздробление/ объекта по частям,потом с помощью нейресетевыми технологиями, более подробной обработкой улучшается и укрупняется образ того самого объекта.Существует и другие методы/Например: вейвлет-преобразования/.

А что касатеся гигантского преимущества в области обработки больших массивов информации,массивов данных,представьте себе на секундочку,что вся Российская государственная библиотека или библиотека Конгресса США/30 млн томов/ можно «вместить» или поместить в перспективе лишь в одной цифре или несколько цифр.Частично можно «распечатать библиотеку»,оптимизировать информации,синтезировать,создавать новые экземпляры.

скрытый текст