" I-Con (Information-Contrastive Learning) — это фреймворк, который собрал в единую структуру более 20 классических методов ML: от регрессии до контрастивного обучения.
Что в нём полезного Чётко показывает, какие алгоритмы на что нацелены: классификация ищет границы, кластеризация — группы, регрессия — числовые зависимости. Помогает находить пустые ячейки — намёк на ещё не изобретённые методы.
Вместо бесконечного перебора идей можно быстро комбинировать техники осознанно. Даёт новый взгляд на ML как на связанную систему, а не россыпь несвязанных алгоритмов. Перспективы серьёзные: компьютерное зрение, NLP, биомедицина, рекомендательные системы — везде можно будет строить новые решения осознаннее.
