Почему в машинном обучении/науке о данных так много алгоритмов?

Одна из возможных причин, это так называемая теорема об отсутствии бесплатных обедов "no free lunches theorem" - которая говорит, что не существует и не будет никогда существовать самого лучшего алгоритма для решения ВСЕХ задач. Для разных задач могут лучше работать те или иные алгоритмы.

Это может объяснить разнообразие.

Другая причина это классификация алгоритмов по:

скорости работы

интерпретуемости

качеству предсказания

....

Разные алгоритмы имеют разные аспекты по этим параметрам. И ученый или инженер выбирает алгоритм исходя из своих целей и возможностей