Машинное обучение описывает, как компьютерная программа может выполнять набор сложных задач на автопилоте.
С тех пор как предприятия и стартапы поняли, как применять его с выгодой, машинное обучение стало притчей во языцех, далеко за пределами технологических центров Силиконовой долины и Кремниевой кольцевой развязки (собственная гордость и радость Лондона). Это будет иметь далеко идущие последствия для работы и образа жизни каждого из нас в ближайшие годы.
Поэтому я решил, что это то, о чем мне, вероятно, следует знать немного больше, и что есть лучший способ служить ближнему, чем делиться знаниями по мере их приобретения. Цель этой серии блогов — помочь вам ориентироваться в этом прекрасном новом мире и использовать грядущие изменения в своих интересах.
Мы вступаем в когнитивную революцию. Не пропустите лодку.
Как это работает
УТП программы машинного обучения заключается в том, что она адаптирует собственный подход к задаче, для которой предназначена, без необходимости явного программирования человеком.
Программа определяет этот подход, анализируя изменчивость и аномалии в данных, которые она получает из реального мира, что приводит к более персонализированному, точному и значимому решению.
Многие люди считают машинное обучение предвестником ИИ, но это уже не та темная эзотерическая область исследований, предназначенная только для ужасно умных мозгов в IBM и Google. С каждым днем методы машинного обучения все чаще используются самыми инновационными стартапами мира и стимулируют самые важные исследования нашего поколения.
Вам даже не нужно выходить из дома, чтобы прямо сейчас увидеть, как машинное обучение работает в вашей жизни:
Сверхразумные гориллы от Netflix
Итак, вы только что закончили запойный просмотр очень дипломатичной и красноречивой политической драмы Карточный домик в эти выходные, но как рекомендации Netflix узнали, что вы будете еще более зависимы от кровавой бани Нарко на почве мести? ?
К счастью, в Netflix нет армии сверхразумных горилл, дающих вам рекомендации (придется еще подождать Планеты обезьян) — все это встроено в их мощный алгоритм.
Алгоритм является ядром этого механизма машинного обучения. Он отслеживает сериалы, которые вы смотрели, как быстро вы смотрели каждый из них и сколько времени вы посвятили каждому жанру, а затем сопоставлял поведение других зрителей. Таким образом, Netflix может довольно точно угадать, что вы хотите посмотреть дальше.
Эти приложения машинного обучения могут показаться довольно простыми, но это только начало:
Выйти из режима "толстый кот"
Что, если бы вы могли ежемесячно инвестировать процент от своей зарплаты в диверсифицированный портфель инвестиций, который торгуется в соответствии с вашим собственным аппетитом к риску? Звучит немного похоже на услуги хедж-фондов, предназначенные только для сверхбогатых, не так ли?
Ну, это не так, на самом деле это часть программного обеспечения под названием Wealthfront, которым управляет небольшая команда из Редвуда, Калифорния.
Они используют машинное обучение для выполнения всех операций, которые обычно выполняются опытной командой профессионалов. Они занимаются сбором налоговых убытков, а также устанавливают стоп-лоссы и все эти причудливые гимнастические трюки.
Огромные вычислительные возможности их программного обеспечения позволяют им отслеживать тысячи различных точек данных каждую секунду и вводить их непосредственно в свой алгоритм. На самом деле все, что Wealthfront делает, — это управляет огромными объемами данных и использует технологии, чтобы извлечь из них смысл. Способность делать это в таком массовом масштабе — вот что такое машинное обучение.
Машинное обучение навсегда меняет наш мир, но это ничто по сравнению с грядущей волной человеческой эволюции.
Независимо от того, какой профессией вы занимаетесь, будь то финансист или автомеханик, машинное обучение и познание пока еще неодушевленного изменит вашу сферу деятельности. Если вы хотите победить, вам нужно, по крайней мере, осознавать, что происходит и почему.
Давайте сделаем это вместе.
ДАЛЕЕ: Основные типы машинного обучения [СКОРО]
