¿El análisis funcional y los espacios de hilbert son útiles en el aprendizaje automático? ¿Si es así, cómo?

Me preguntaba, ¿cómo son útiles los espacios hilbert y el análisis funcional para el aprendizaje automático? Pensé que el aprendizaje automático era una mezcla de estadísticas, informática y optimización. ¿Cómo se relaciona el análisis funcional con eso?

Toda la teoría del espacio del sistema de núcleo reproducible subyacente al desarrollo de máquinas de vectores de soporte y SVM estructurados se basa en la teoría de los espacios de Hilbert. También el desarrollo de algunas aplicaciones de SVM como la detección de valores atípicos, que se basa en la idea de estimar el soporte de la distribución de probabilidad desconocida (ver Estimación del soporte de una distribución dimensional alta, Schölkopf et al. ).

Solo para agregar a la respuesta de @SmallChess. En la práctica, puede hacerlo sin tener un buen conocimiento del mismo, pero seguramente necesita comprender las implementaciones, el álgebra involucrado y las interpretaciones geométricas de las soluciones proporcionadas por el algoritmo de elección.