Тематическое моделирование и обнаружение аномалий Введение Мы живем в век данных. Используя алгоритмы самообучения из области машинного обучения, мы можем превратить эти данные в знания. Вместо того, чтобы требовать от людей вручную вывести правила из анализа больших объемов данных, машинное обучение предлагает более эффективную альтернативу для сбора знаний из данных. Благодаря машинному обучению мы пользуемся надежными фильтрами спама в электронной почте, удобным программным..