Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт. Эрик Сигель
Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт - Эрик Сигель страница 5

СКАЧАТЬ результат, каждая успешная или неудачная попытка продажи, каждый инцидент, событие и транзакция – кодируются как данные и сохраняется в базе данных. По оценкам, объемы данных увеличиваются на 2,5 квинтиллиона байтов в день (это единица с 18 нулями). Вот где произошел настоящий Большой взрыв, породив безграничные потоки сырых, необработанных данных, с которыми могут справиться только компьютеры. При правильном использовании компьютеры жадно поглощают этот океан данных – и учатся на них.

      Иногда погоня за данными превращается в настоящую золотую лихорадку. Но данные – это не золото. Повторяю, необработанные данные – это сырье. Золото – то, что можно из них добыть.

      Процесс машинного обучения на основе данных раскрывает всю мощь этого все возрастающего ресурса. Он позволяет выявить, что движет людьми и их поступками, что цепляет нас за душу и как устроен мир. Получение таких знаний и делает прогнозирование возможным.

      Например, благодаря машинному обучению мы получили такие ценные сведения, как[1]:

      • ранний выход на пенсию уменьшает ожидаемую продолжительность жизни;

      • люди, которых на сайтах знакомств чаще отмечают как привлекательных, вызывают меньше интереса;

      • большинство фанатов Рианны по своим политическим убеждениям – демократы;

      • вегетарианцы реже пропускают авиарейсы;

      • количество преступлений на местном уровне увеличивается после публичных спортивных мероприятий.

      Машинное обучение опирается на подобные знания, чтобы совершенствовать прогнозные возможности систем через процесс обработки больших объемов данных по методу проб и ошибок, уходящий корнями в статистику и компьютерную науку.

      Я знал, что вы это сделаете

      Располагая такими возможностями, что мы хотели бы спрогнозировать? Фактически все, что делает человек, стоит того, чтобы стать предметом прогнозирования, – а именно то, как мы потребляем, думаем, работаем, уходим, голосуем, любим, воспроизводим потомство, разводимся, создаем проблемы, обманываем, воруем, убиваем или умираем. Давайте рассмотрим некоторые примеры[2].

      Потребление

      • Голливудские киностудии, принимая решение о производстве фильмов, прогнозируют их успех.

      • Американский сервис Netflix заплатил $1 млн группе ученых, которым удалось лучше других усовершенствовать способность его системы рекомендаций прогнозировать, какие фильмы должны понравиться его пользователям.

      • Австралийская энергетическая компания Energex прогнозирует спрос на электроэнергию для принятия решений о том, где строить собственные электросети, а компания Con Edison – возможные сбои системы в случае повышения уровня энергопотребления.

      • Уолл-стрит прогнозирует цены акций, наблюдая за их движением под влиянием динамики спроса. Такие фирмы, как AlphaGenius и Derwent Capital, управляют торговыми операциями своих хедж-фондов, отслеживая СКАЧАТЬ

<p>1</p>

Более подробно об этих примерах читайте в главе 3.

<p>2</p>

Больше примеров и дополнительных деталей вы найдете в таблицах в приложении D.