Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир. Педро Домингос

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ что «данные – это новая нефть» и, как и с нефтью, переработка – большой бизнес. IBM, как и все остальные корпорации, построила свою стратегию роста на предоставлении аналитических услуг компаниям. Бизнес видит в данных стратегический ресурс: что есть у нас, но отсутствует у конкурентов? Как воспользоваться этим преимуществом? А какие данные есть у конкурентов, но нет у нас?

      Как банк, не располагающий базами данных, не может тягаться с банком, их имеющим, так и компания, не применяющая машинное обучение, не сможет соперничать с теми, кто его использует. Пока в первой компании будут писать тысячи правил для прогнозирования пожеланий покупателей, алгоритмы второй компании найдут миллиарды правил, по целому набору для каждого отдельного клиента. Такая конкуренция напоминает атаку с копьями на пулеметы. Конечно, машинное обучение – крутая новая технология, но для бизнеса дело даже не в этом: ее придется применять, потому что другого выбора просто нет.

      Турбоускорение для научного метода

      Машинное обучение – все равно что научный метод с допингом. Оно следует той же схеме обобщения, проверки, исключения и уточнения гипотез, однако ученый может за свою жизнь придумать и протестировать несколько сотен предположений, а система машинного обучения проделает то же самое в долю секунды. Машинное обучение ставит открытия на поток, поэтому неудивительно, что в науке оно производит революцию, во многом подобную революции в бизнесе.

      Чтобы развиваться, любая область науки нуждается в данных, соизмеримых по сложности с явлениями, которые она изучает. Именно поэтому физика первой пошла вперед: записей Тихо Браге о положении планет и наблюдений Галилея за маятником и наклонными плоскостями оказалось достаточно, чтобы сформулировать законы Ньютона. По той же причине молекулярная биология обогнала более старую нейробиологию: ДНК-микрочипы и высокоэффективное секвенирование дают столько данных, сколько нейробиологам и не снилось. Социальные науки находятся в этом отношении в невыгодном положении: с выборкой всего лишь в сотню человек по десятку измерений на каждого смоделировать получается лишь очень узкие явления. Но даже такие небольшие феномены не существуют в изоляции: на них влияют мириады факторов, а это значит, что ученые очень далеки от того, чтобы их понять.

      Хорошая новость: сегодня даже науки, некогда оперировавшие небольшими объемами информации, получили приток данных. Вместо того чтобы платить 50 студентам, которые будут клевать носом в лаборатории психолога, можно получить сколько угодно испытуемых, дав задание краудсорсинговой площадке Amazon Mechanical Turk (к тому же выборка окажется более разнообразной). Сейчас уже не все помнят, как немногим более десятилетия назад социологи, изучавшие социальные сети, жаловались, что не могут найти такую сеть, в которой было бы больше нескольких сотен участников. Теперь СКАЧАТЬ