doktr

Основная задача машинного обучения - разработать искусственный интеллект, обладающий восприятием, как минимум таким же, как у человека, чтобы анализировать в автоматическом режиме полученные с помощью данного восприятия факты и предсказывать на основе этого будущее.
В идеале ИИ должен заменить человека на всех участках - из-за этого многие профессии могут скоро стать совершенно ненужными. Последние, кто останутся у дел - программисты ИИ. Уже сейчас у людей, занимающихся машинным обучением, годовой доход - самый высокий в мире IT. Конкуренция пока не очень большая, так что если начать изучать ML, то можно успеть.
На Курсере много курсов по машинному обучению, но, возможно. еще понадобятся книги по линейной алгебре, теории вероятности, статистике и матанализу.

Возьмите задачу классификации изображений: определить, кто на фотографии - кошка или собака. Для обучения возьмите пару тысяч фотоизображений кошек и собак. Было бы интересно увидеть результат, хотя, возможно, кто-то уже добился успеха в данной теме.

Если главная задача бота - определить, правильный или нет ответ на вопрос (y=1 или y=0),
то это задача классификации.
Для обучения нужно на входе иметь наборы (для несколько результатов измерений)
из одной или несколько переменнных (x1, x2, x3 . и т.д., причем x1=1),
каждому такому набору соответствует определенное значение y (равное 0 или 1).
Нужно подобрать такое уравнение логистической регрессии h(x), чтобы при h(x)>=0.5 y был равен 1, а при h(x)<0.5 y=0. Для этого с помощью оценки стоимости на обучающем наборе подбирают коэффициенты при иксах - тета1, тета2, тета3 и т.д.. Выводят требуемое уравнение (с помощью градиентного спуска или других методов), по которому можно узнать (с некоторой долей вероятности, близкой к 99%), правильный или нет ответ.
В качестве иксов можно использовать данные как из вопроса (если они будут не непрерывные числовые, а слова - например, "Эверест", "высота", то этим словам будут соответствовать дискретные значения соответствующих переменных), так и из ответа (для численных значений - непрерывные, для слов и единиц имерений - дискретные).