При описании объектов машинного обучения важно правильно выбирать признаки, которые могут быть использованы для анализа и построения моделей. Однако не все виды признаков подходят для этой цели. Рассмотрим, какие из перечисленных признаков не могут использоваться:

• Целочисленные признаки - могут использоваться. Это числовые значения, которые принимают целые числа и часто применяются в задачах классификации и регрессии.
• Логические значения - могут использоваться. Они представляют собой бинарные значения (истина или ложь) и могут быть полезны при формировании категорий.
• Вещественные числа - могут использоваться. Это числовые значения с плавающей запятой, которые часто применяются в моделях, требующих точности.
• Числовые интервалы - могут использоваться. Они представляют собой диапазоны значений и могут быть полезны для определения границ классов.
• Наборы символов - не могут использоваться напрямую. Это текстовые данные, которые обычно требуют предварительной обработки (например, кодирования) для их использования в моделях машинного обучения.
• Графические изображения - не могут использоваться напрямую. Хотя изображения могут быть проанализированы с помощью методов компьютерного зрения, они требуют предварительной обработки и преобразования в числовые данные.

Таким образом, наборы символов и графические изображения являются признаками, которые не могут быть использованы непосредственно без предварительной обработки в задачах машинного обучения.