В данной статье приводятся основные понятия относительно нового направления информационных технологий - теории статистического обучения В. Вапника. Эта теория с каждым годом набирает все большую популярность, поскольку объясняет суть машинного обучения с математической точки зрения. Дальнейшие исследования данной теории могут дать существенные улучшения в скорости и качестве работы алгоритмов машинного обучения. Среди огромного количества публикаций, посвященных теории статистического обучения, автор выбрал десяток статей, в которых раскрываются основные понятия и проблемы этой теории, приводятся практически полезные алгоритмы и результаты экспериментов по сравнению различных подходов. В данной статье в сжатом виде приводятся основные результаты обозреваемых работ, что позволит специалистам, только начинающим знакомиться с этой популярной теорией, облегчить вхождение и приступить к реальным исследованиям. C. 19-26.

The basic concepts regarding the new direction of information technology — statistical learning theory — are described in the article. The theory has been gaining more and more popularity since it explains the essence of machine learning from a mathematical point of view. Further studies of the theory may provide significant improvements in the speed and quality of machine learning algorithms. The dozen articles were chosen among the large number of publications devoted to the theory of statistical learning. These articles reveal the basic concepts and problems of this theory and provide practically useful algorithms and the results of experiments comparing different approaches. Main results of the reviewed works are provided in concise form. The form allows professionals just starting to get acquainted with this popular theory facilitate the entry and proceed to the actual studies.