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

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ и тогда можно будет развязать ему руки. Именно так машины научились читать почтовые индексы, и именно поэтому на дорогах скоро появятся автомобили без водителей.

      Мощь машинного обучения, наверное, лучше всего показать, сравнив технологию с сельским хозяйством. В индустриальном обществе товары делают на заводах, а это значит, что инженерам надо точно определить, как именно их собирать, как изготавливать все элементы и так далее, вплоть до сырья. Это требует больших усилий. Самые сложные устройства, которые человеку удалось изобрести, – компьютеры, и их разработка, производство и написание для них программ требуют колоссального труда. Но есть другой, намного более древний способ получить некоторые необходимые нам вещи: предоставить их изготовление самой природе. Посадить семечко, полить его, добавить удобрений, а потом сорвать спелый плод. Может ли технология выглядеть примерно так же? Может! Именно это сулит нам машинное обучение. Обучающиеся алгоритмы – как семена, почва – это данные, а обученные программы – это наша жатва. Эксперт по машинному обучению похож на крестьянина, сеющего, поливающего и удобряющего землю. Он присматривает за здоровьем растущего урожая, но в целом не вмешивается.

      Если посмотреть на машинное обучение под этим углом, сразу бросаются в глаза два момента. Во-первых, чем больше у нас данных, тем больше мы можем узнать. Нет данных? Тогда и учиться нечему. Большой объем информации? Огромное поле для обучения. Вот почему машинное обучение заявляет о себе везде, где появляются экспоненциально растущие горы данных. Если бы в магазине продавали машинное обучение быстрого приготовления, на коробке было бы написано: «Просто добавь данных».

      Второе наблюдение заключается в том, что машинное обучение – это меч-кладенец, которым можно обезглавить Монстра Сложности. Если дать обучающей программе длиной всего пару сотен строк достаточно данных, она не только с легкостью сгенерирует программу из миллионов строк кода, но и сможет делать это вновь и вновь для разных проблем. Уменьшение сложности для программиста просто феноменальное. Конечно, как и гидра, Монстр Сложности будет отращивать все новые и новые головы, но они окажутся меньше и вырастут не сразу, так что у нас все равно будет большое преимущество.

      Машинное обучение можно представить себе как вывернутое наизнанку программирование, точно так же как квадратный корень противоположен возведению во вторую степень, а интегрирование обратно дифференцированию. Если можно спросить, квадрат какого числа равен 16 или производной какой функции является x + 1, уместен и вопрос: «Какой алгоритм даст такой результат?» Вскоре мы увидим, как превратить оба наблюдения в конкретные обучающиеся алгоритмы.

      Некоторые обучающиеся алгоритмы добывают знания, а некоторые – навыки. «Все люди смертны» – это знание. Езда на велосипеде – навык. В машинном обучении знание часто предстает в форме СКАЧАТЬ