Анализ данных, машинное обучение, искусственный интеллект – разные грани желания автоматизировать все на свете.
Читайте также: Профессии, связанные с физикой
Рекомендательные сервисы, победа на выборах, умные роботы, ненавязчивая реклама и многое другое уже генерируются и анализируются компьютерами.
По сути поведение любого человека, если оно может принести какой-то компании прибыль, обязательно обрабатывается алгоритмами машинного обучения.
Например, в гипермаркетах часто ищут группы товаров, которые покупают вместе. Это позволяет максимально выгодно для магазина расставить стеллажи с товаром. Если вы любите покупать чай и конфеты, то эти продукты обязательно будут находиться рядом. Ведь, наверняка, вы замечали, что снеки находятся рядом с напитками. Именно потому, что их очень часто берут вместе.
Читайте также: Профессии, связанные с экологией
Похожим образом изучаются покупки во времени, сезонные спады, влияние погоды или температуры за окном. Современные алгоритмы способны помогать в принятии решений на основе множества параметров. А человек, в силу своей физиологии, может удержать в уме от 5 до 9 метрик. Что значительно сокращает его потенциал.
Машины и большие данные помогают выиграть выборы. Ведь теперь можно спрогнозировать поведение избирателей, их предпочтения и интересы, а также варианты воздействия для принятия определенной позиции. Именно машинное обучение помогло Обаме победить на выборах в 2012 году.
Машинное обучение уже применяется во всех ключевых областях науки и техники. И это далеко не предел.
Читайте также: Профессия машинист
Однако, универсального метода по-прежнему нет. Какие-то методы и алгоритмы хороши в одних задачах, и совершенно бесполезны в других. Попыткой объяснить машинное обучение и “придумать” универсальный метод стала книга “Верховный алгоритм” Педро Домингоса (издательство “Манн, Иванов и Фербер”)
В книге очень доступно и на интересных примерах раскрывается польза и применение методов машинного обучения и не только. Нейронные сети, генетические алгоритмы, методы оптимизации, вероятностные методы - все это сведено в классификацию и изложено без сложных математических выкладок, хотя все это базируется на математических теориях.
Очень рекомендую прочитать всем, особенно, если есть интерес к информационным технологиям и аналитике.
Читайте также: Работа программистом - отзывы
Читайте книги! Ведь это бесценный опыт других людей.
Автор: Мария Иванова,
менеджер проектов “Proprof.ru”
