Книга - Ключевые идеи книги: Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир. Педро Домингос

Ключевые идеи книги: Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир. Педро Домингос
Smart Reading


Smart Reading. Ценные идеи из лучших книг
Этот текст – сокращенная версия книги Педро Домингоса «Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры.

О книге

«Верховный алгоритм» – путеводитель в мире машинного обучения. Автор считает, что каждый человек, живущий в наше время, должен иметь хотя бы базовое представление об обучающих алгоритмах, просто чтобы понимать, в каком мире он живет. Новые алгоритмы возникают каждый день, но все они базируются на фундаментальных идеях, описанных в книге.

Зачем читать

• вы узнаете, что такое машинное обучение и как оно влияет на нашу жизнь.

• вы узнаете о перспективах самообучающихся программ.

• вы сможете представить, какой будет наша жизнь, когда появится верховный (универсальный) алгоритм машинного обучения.

Об авторе

Педро Домингос – исследователь машинного обучения, профессор Вашингтонского университета.





Краткое содержание книги: Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир. Педро Домингос



Оригинальное название:

The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World



Автор:

Pedro Domingos



Тема:

Обязательное чтение



Правовую поддержку обеспечивает юридическая фирма AllMediaLaw

www.allmedialaw.ru (http://www.allmedialaw.ru/)




Введение


Машинное обучение – неотъемлемая часть современной жизни. Это уникальная технология, которая меняет не только мир вокруг, но и саму себя. Люди научились адаптировать мир под себя. А машинное обучение – следующий этап эволюции, когда мир предугадывает наши желания и меняется соответствующим образом. Пока машинное обучение далеко не совершенно: алгоритмы ошибаются в расчетах и не умеют считывать или интерпретировать всю информацию. Но это лишь начало пути.

Поисковая система знает, какие результаты показать нам, а какие – соседу или начальнику. Amazon и Netflix подбирают книги и фильмы, которые будут по душе конкретному человеку, а Facebook выстраивает ленту новостей в соответствии с нашими интересами. Все эти ресурсы не программируются под каждого пользователя – невозможно к каждому человеку приставить персонального программиста. Встроенный алгоритм самостоятельно анализирует обновляющиеся данные и вносит изменения в свои настройки.

Современные смартфоны уже стали не просто средствами связи, а самообучающимися персональными ассистентами. Они предугадывают следующее действие владельца и сообщают, что встреча, запланированная на 10:00, переносится на два часа – именно на это время задерживается рейс заказчика.

Мы отправляем резюме и удивляемся, что работодатель его даже не открыл. Все просто: специальный алгоритм беспристрастно отсортировал 10 резюме, наиболее соответствующих требованиям, описанным в вакансии. На сайте знакомств мы в первую очередь видим людей, отвечающих нашим запросам.

«Верховный алгоритм» – путеводитель в мире машинного обучения. Автор считает, что каждый человек, живущий в наше время, должен иметь хотя бы базовое представление об обучающих алгоритмах, просто чтобы понимать, в каком мире он живет. Новые алгоритмы возникают каждый день, но все они базируются на фундаментальных идеях, описанных в книге.

Педро Домингос уверен, что высшей стадией развития машинного обучения станет создание верховного алгоритма, который сумеет объединить всю информацию прошлого, настоящего и будущего и эффективно решить любую проблему. С его появлением человечество решит все сложные проблемы: от создания универсальных домашних помощников до победы над раком.




1. Век алгоритмов



Наша жизнь – переплетение алгоритмов. Они есть не только в смартфонах и компьютерах, но и в автомобилях, бытовой технике и даже игрушках. Алгоритмы управляют самолетами, производством, снабжением и ведут бухгалтерию. Если все эти алгоритмы неожиданно перестанут работать – без преувеличения, наступит конец света.




1.1. Базовые алгоритмы


Самый простой алгоритм – включение и выключение. Положение «один» – транзистор включен, и «ноль» – выключен. Единица в компьютерных базах банка показывает, превысили ли вы лимит по карте, а единица в управлении социального обеспечения сообщает, что вы живы.

Другой простейший алгоритм – «соедини два бита». Он включает три логических рассуждения:

• Транзистор A включается, только если включены транзисторы B и C.

• A включается, когда включен либо B, либо C.

• A включается всегда, когда выключен B, и наоборот.

Даже самый сложный алгоритм сводится к трем операциям: И, ИЛИ и НЕ.

Соединяя множество простых операций, можно составлять сложные цепочки логических рассуждений и создавать программы.




1.2. Нарастающая сложность


Написать алгоритм непросто: предположения программиста вполне могут оказаться ошибочными, и тогда ему придется искать другой подход. Кроме того, алгоритм надо выразить на понятном компьютеру языке (например, Java), потом отладить так, чтобы любой пользователь мог с ним работать.

Для создания сложных программ одни алгоритмы соединяются с другими.

Но чем сложнее и объемнее программы, тем труднее их использовать.

• Если алгоритму нужно больше памяти, чем есть у компьютера, он бесполезен, и его приходится отбрасывать.

• Сложные алгоритмы долго выполняются.

• Когда алгоритм становится слишком запутанным и объемным, а связи между элементами – слишком многочисленными, в нем появляются ошибки. Человеку сложно их найти и исправить в миллионах строк кода.

Незначительная ошибка в алгоритме, и ракета стоимостью миллиард долларов взрывается, город остается без электричества и обрушивается фондовый рынок.




1.3. Машинное обучение VS программирование


Машинное обучение называют по-разному: распознавание паттернов, статистическое моделирование, извлечение данных, предсказательная аналитика, адаптивные и самоорганизующиеся системы. Неверно ставить знак равенства между машинным обучением и искусственным интеллектом. Изначально машинное обучение было разделом науки об искусственном интеллекте, однако сегодня машинное обучение – самостоятельная область, более востребованная, чем искусственный интеллект. Цель искусственного интеллекта – научить машины делать то, что люди умеют делать лучше, а умение самостоятельно обучаться – ключевой навык, без которого компьютеры не смогут развиваться.

Машинное обучение – это программирование наоборот. У любого алгоритма есть вход и выход: данные поступают в компьютер, алгоритм делает с ними то, что нужно, и выдает результат. Машинное обучение, имея в своем распоряжении данные и желаемый результат, создает алгоритм, который превращает одно в другое. Обучающиеся алгоритмы создают другие алгоритмы, обученные на основе имеющихся данных. С помощью машинного обучения компьютеры сами пишут для себя программы.

Алгоритмы машинного обучения на удивление просты. Обычно они состоят из нескольких сотен строк кода. В то же время программы, которые они заменяют, включают сотни тысяч или миллионы строк.

Если небольшой набор несложных обучающихся алгоритмов может выполнить практически любую задачу, возникает вопрос: есть ли единый алгоритм, который сам делал бы все? Его создание станет одним из величайших научных достижений в истории человечества. Верховный алгоритм – последнее, что изобретет человек, потому что все остальное верховный алгоритм изобретет сам.





Конец ознакомительного фрагмента. Получить полную версию книги.


Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/smart-reading/kratkoe-soderzhanie-knigi-verhovnyy-algoritm-kak-mashinnoe-o/) на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.