Михаил Потанин

Да, это мейнстримный подход. Можно декомпозировать задачу, например учить одну нейросеть расставлять теги, а потом включить ее в ту? которая выдает рекомендации.

Судя по тому, что таг указан "нейронные сети", в первую очередь требуется линейная алгебра (по моему, хоть это звучит неожиданно, ее проще изучать параллельно с функциональным программированием - это помогает начать думать об векторах, векторных пространствах, отображениях, перестановках, как о цельных объектах, идея карринга позволяет по новому взглянуть на полилинейные отображения - по моим наблюдениям именно эти концепции вызывают трудности у изучающих линейку). Так же нужны матан и функан. Для обработки сигналов полезно знакомство с ТФКП. При работе с данными очень важны тервер и статистика.
В общепрограммистких вопросах полезны дискретная математика, комбинаторика, теория графов, общая алгебра и теория категорий.
Другие разделы математики нужны в отдельных областях - дифгем и топология в 3D-моделировании, дифуры в робототехнике, урчапы в моделировании пространственных явлений.

Есть редкие примеры наследования приобретенных признаков. Основной - иммунитет бактерий (CRISP-система), когда потомки бактерий приобретают устойчивость к фагу, неуспешно пытавшегося заразить их предка.
У эукариот (типа людей) наблюдается эпигенетическое (цитоплазматическое) наследование, когда геном оказывается не мутировавшим, а унаследованные признаки, выраженные уровнем экспрессии разных генов, закодированы в составе цитоплазмы (факторы регуляции экспрессии) и метилировании ДНК. Например, если женщина во время беременности голодала, ребенок может отличаться большим аппетитом. Роль эпигенетики в эволюции спорна. большинство считают, что она незначительно. Тем не менее есть эпигенетическая теория эволюции, которая утверждает, что обычно приспособительные признаки появляются именно за счет эпигенетики, а потом идет отбор мутаций, наиболее подходящих для данной эпигенетической ситуации.