Список проголосовавших за комментарий "ПBМ, на сомом деле различие не принципиальное. Большинство статистических методов сводятся к максимизации функции правдоподобия. В обычных постановках эта функция от нескольких параметров, так как решается задача для достаточно простых объектов. <br/> Формулировка задачи на классификацию изображения с помощью нейронных сетей тоже задача на максимизацию функции правдоподобия (минимизацию кроссэнтропии) просто функция правдоподобия от нескольких десятков миллионов параметров. <br/> Если объекты из классических статистических задач описываются векторами всего с несколькими измерениями, то в машинном обучении объекты гораздо сложнее - обычное изображение порядка 1000х1000 пикселей описывается вектором 3 млн. мерном пространстве.<br/> Но в основе подход одинаковый. "