Класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, включает в себя алгоритмы машинного обучения. Машинное обучение - это подкласс искусственного интеллекта, который направлен на создание моделей и алгоритмов, способных обучаться на основе имеющихся данных и делать предсказания или принимать решения без явного программирования.
Основная идея методов машинного обучения заключается в том, что компьютерная программа сама "обучается" на основе данных, извлекая из них закономерности и используя их для решения конкретной задачи. Например, при построении модели прогнозирования цен на недвижимость, алгоритм машинного обучения изучает исторические данные о ценах на недвижимость, характеристики жилья и окружающей инфраструктуры, и на основе этой информации предсказывает будущие цены.
Таким образом, характерной чертой методов машинного обучения является то, что они не просто выполняют задачу, запрограммированную заранее, а способны учиться на основе опыта и данных, применяя обобщенные знания для решения новых задач. Это делает их особенно эффективными для работы с большими объемами данных и сложными задачами, где традиционные методы программирования достаточно сложны или невозможны.