Верховный алгоритм - [9]
Эксперты по машинному обучению — элита, каста священников среди ученых-информатиков. Многие компьютерщики, особенно старшего поколения, понимают машинное обучение не так хорошо, как им хотелось бы. Дело в том, что компьютерные науки традиционно следовали в русле детерминизма, а в машинном обучении нужно мыслить в категориях статистики. Если какое-то правило, скажем, отмечать определенные письма как спам, срабатывает в 99, а не в 100 процентах случаев, это не значит, что в нем какая-то ошибка: может быть, это лучшее, что можно сделать, и даже такая точность очень полезна. Различия в стиле мышления во многом послужили причиной, по которой Microsoft оказалось намного сложнее нагнать Google, чем в свое время Netscape. В конце концов, браузер всего лишь стандартная программа, а вот поисковая система требует другого склада ума.
Еще одна причина, по которой эксперты по машинному обучению слывут сверхумниками, заключается в том, что в мире их намного меньше, чем надо, даже по меркам компьютерных наук. Тим О’Райли, гуру в области технологий, утверждает, что «специалист по обработке данных» — самая востребованная вакансия в Кремниевой долине. По оценке McKinsey Global Institute, в 2018 году в одних только Соединенных Штатах спрос на экспертов по машинному обучению будет превышать предложение на 140–190 тысяч человек. Кроме того, потребуется дополнительно полтора миллиона разбирающихся в данных управленцев. Поток программ, связанных с машинным обучением, оказался слишком внезапным и мощным — система образования просто не успевает за спросом, к тому же машинное обучение считается трудной специальностью, и учебники вполне могут вызвать неприятие математики. Однако сложность скорее мнимая: все важнейшие идеи машинного обучения можно выразить и без математики. Читая эту книгу, вы, может быть, даже поймаете себя на том, что изобретаете обучающиеся алгоритмы без всяких уравнений.
Промышленная революция автоматизировала ручной труд, информационная революция проделала то же с трудом умственным, а машинное обучение автоматизировало саму автоматизацию. Без него программирование стало бы узким горлом, сдерживающим прогресс. Если вы ленивый и не слишком сообразительный компьютерщик, машинное обучение для вас — идеальная специальность, потому что обучающиеся алгоритмы сделают всю работу сами, а вам достанутся только лавры. С другой стороны, обучающиеся алгоритмы могут оставить нас без работы, и поделом.
Подняв автоматизацию на невиданные высоты, революция машинного обучения вызовет огромные изменения в экономике и обществе, как в свое время интернет, персональные компьютеры, автомобили и паровой двигатель. Одна из областей, где изменения уже очевидны, — бизнес.
Почему бизнес рад машинному обучению?
Почему Google стоит намного дороже Yahoo? Обе компании зарабатывают на показе рекламы в интернете, и у той, и у другой прекрасная посещаемость, обе проводят аукционы по продаже рекламы и используют машинное обучение, чтобы предсказать, с какой вероятностью пользователь на нее кликнет (чем выше вероятность, тем ценнее реклама). Дело, однако, в том, что обучающиеся алгоритмы у Google намного совершеннее, чем у Yahoo. Конечно, это не единственная весьма серьезная причина разницы в капитализации. Каждый предсказанный, но не сделанный клик — упущенная возможность для рекламодателя и потерянная прибыль для поисковика. Учитывая, что годовая выручка Google составляет 50 миллиардов долларов, улучшение прогнозирования всего на один процент потенциально означает еще полмиллиарда долларов в год на банковском счету. Неудивительно, что Google — большая поклонница машинного обучения, а Yahoo и другие конкуренты изо всех сил пытаются за ней угнаться.
Реклама в сети — всего лишь один из аспектов более широкого явления. На любом рынке производители и потребители перед тем, как заключить сделку, должны выйти друг на друга. До появления интернета основные препятствия между ними были физическими: книгу можно было купить только в книжном магазине поблизости, а полки там не безразмерные. Однако теперь, когда книги можно в любой момент скачать на «читалку», проблемой становится колоссальное число вариантов. Как тут искать, если на полках книжного магазина стоят миллионы томов? Это верно и для других информационных продуктов: видео, музыки, новостей, твитов, блогов, старых добрых сайтов. Это также касается продуктов и услуг, которые можно получить на расстоянии: обуви, цветов, гаджетов, гостиничных номеров, обучения, инвестиций и даже поисков работы и спутника жизни. Как найти друг друга? Это определяющая проблема информационной эры, и машинное обучение помогает ее решить.
В процессе развития компании можно выделить три фазы. Сначала все делается вручную: владельцы семейного магазинчика знают своих клиентов лично и в соответствии с этим заказывают, выставляют и рекомендуют товары. Это мило, но не позволяет увеличить масштаб. На втором, и самом неприятном, этапе компания вырастает настолько, что возникает необходимость пользоваться компьютерами. Появляются программисты, консультанты, менеджеры баз данных, пишутся миллионы строк кода, чтобы автоматизировать все, что только можно. Компания начинает обслуживать намного больше людей, однако качество падает: решения принимаются на основе грубой демографической классификации, а компьютерные программы недостаточно эластичны, чтобы подстроиться под бесконечную изменчивость человечества.
Это история об Уильяме Перкине, который случайно изобрел пурпурный цвет. И навсегда изменил мир вокруг себя. До 1856 года красители были исключительно натуральными – их получали из насекомых, моллюсков, корней и листьев, а искусственное окрашивание было кропотливым и дорогим. Но в 1856 году все изменилось. Английский химик, работая над лекарством от малярии в своей домашней лаборатории, случайно открыл способ массового производства красителей на фабриках. Этот эксперимент – или даже ошибка – произвел революцию в моде, химии и промышленности. Эта книга – удивительный рассказ о том, как иногда даже самая маленькая вещь может менять и иметь такое продолжительное и важное воздействие. В формате PDF A4 сохранён издательский дизайн.
Монография посвящена истории высших учебных заведений Русской Православной Церкви – Санкт-Петербургской, Московской, Киевской и Казанской духовных академий – в один из важных и сложных периодов их развития, во второй половине XIX в. В работе исследованы организационное устройство духовных академий, их отношения с высшей и епархиальной церковной властью; состав, положение и деятельность профессорско-преподавательских и студенческих корпораций; основные направления деятельности духовных академий. Особое внимание уделено анализу учебной и научной деятельности академий, проблем, возникающих в этой деятельности, и попыток их решения.
100-летие спустя после окончания Первой мировой войны и начала становления Версальской системы предыстория и история этих событий требуют дальнейшего исследования. Тема книги актуальна и в связи с территориальными изменениями в Центрально-Восточной Европе (ЦВЕ) в конце ХХ века. Многие сегодняшние проблемы берут начало в геополитической трансформации региона в ходе Первой мировой войны и после ее окончания. Концептуальной новизной работы является попытка проследить возвращение имперской составляющей во внешнюю политику России.
Смертельные яды, порой несущие смерть человеку, на нашей планете встречаются довольно часто. Причем не только в неживой и живой природе, но и в человеческом обществе. Ядовитые соединения находятся в вулканических выбросах, в некоторых пещерах и водоемах. Многие растения и животные тоже синтезируют различные токсические вещества, которые используют в качестве защиты от своих врагов. Нередко эти яды опасны и для человека. Люди тоже издавна применяют ядовитые вещества. Причем в самых разных целях: и как средство для лечения различных заболеваний, и как смертельное и невидимое оружие в борьбе за политическое влияние и богатство.
В монографии рассматривается проблема школьного образования в ходе реформ Консервативной, Либеральной и Лейбористской партий с 1870 г. по 1997 г. Охарактеризованы и систематизированы разные типы государственных школ, частных заведений и церковных школ разных конфессий. Повышенное внимание уделено инициативе британских церквей, и в первую очередь государственной Церкви Англии, создавшей основу начального обучения в Англии в XVIII в. и опекавшей специальные заведения для детей с ограниченными возможностями, а также благотворительные женские школы.
Послевоенные годы знаменуются решительным наступлением нашего морского рыболовства на открытые, ранее не охваченные промыслом районы Мирового океана. Одним из таких районов стала тропическая Атлантика, прилегающая к берегам Северо-западной Африки, где советские рыбаки в 1958 году впервые подняли свои вымпелы и с успехом приступили к новому для них промыслу замечательной деликатесной рыбы сардины. Но это было не простым делом и потребовало не только напряженного труда рыбаков, но и больших исследований ученых-специалистов.