Основная идея машинного обучения, в чем ее суть?

Если вопрос по термину - "Машинное обучение" МО то он не совсем точно отражает ту идею которая в него заложена - его не следует понимать буквально ( типо обучение компьютера-машины-робота ). Этот термин гораздо более наукоемкий и идея не только в "обучении".

Я бы применил формулировку из статьи в Википедии к модели нейронной сетки НС (хотя МО это не только обучение НС)-

Машинное обучение это обучение НС за счёт применения решений множества сходных задач к решению конкретной задачи.

Более полное представление можно получить из той же статьи в Википедии если посмотреть -

Способы машинного обучения и

Практические сферы применения.

Если сильно формализовать и постараться уместить ответ в пять строчек, то можно рассматривать МО, как бы я её назвал, "схема пяти квадратов" -

Суть обучения с учителем - это попробовать подогнать некоторую функцию к заранее известным ответам, чтобы функция не сильно ошибалась.

Суть машинного обучения в целом - первоначально где-то нарыть эти заранее известные ответы или организовать их сбор, а после попытаться подобрать самый лучший класс функций из доступных.

Основная идея машинного обучения состоит в том, чтобы расставить веса соединений нейронов так, чтобы определённые комбинации входных сигналов давали правильные выходные сигналы

Теорема Цыбенко. Заключается в том, что нейросеть может аппроксимировать любую функцию с любой точностью.