Цитаты из книги «Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир», страница 13

Если вы молодой президент и столкнулись с мировым кризисом, как в свое время Кеннеди, когда самолет-разведчик обнаружил на Кубе советские ядерные ракеты, вполне вероятно, что готового сценария у вас не окажется. Вместо этого можно поискать похожие примеры в истории и попытаться сделать из них выводы.

Объединенный комитет начальников штабов подталкивал президента напасть на Кубу, но Кеннеди только что прочитал The Guns of August1 — бестселлер о начале Первой мировой войны — и хорошо осознавал, что такой шаг легко может вылиться в тотальную войну. Кеннеди предпочел морскую блокаду — и, может быть, спас мир от ядерной катастрофы.

Беспилотные автомобили и другие роботы — показательный пример работы вероятностного вывода. Машина ездит туда-сюда, создает карту территории и все увереннее определяет свое положение. Согласно недавнему исследованию, у лондонских таксистов увеличиваются размеры задней части гиппокампа — области мозга, участвующей в создании карт и запоминании, — когда они учатся ориентироваться в городе.

Первый закон экологии, согласно биологу Барри Коммонеру, заключается в том, что все взаимосвязано. Может быть, это действительно так, но в таком случае мир был бы непостижим, если бы не спасительная условная независимость: все связано, но лишь косвенно. Если что-то происходит на расстоянии километра, повлиять на меня это может только посредством чего-нибудь в моем соседстве, пусть даже это будут световые лучи. Как заметил один шутник, благодаря пространству с нами происходит не все сразу. Иначе говоря, структура пространства — это частный случай условной независимости.

PageRank — алгоритм, благодаря которому появился Google, — тоже представляет собой марковскую цепь. Идея Ларри Пейджа заключалась в том, что веб-страницы, к которым ведут много ссылок, вероятно, важнее, чем страницы, где их мало, а ссылки с важных страниц должны сами по себе считаться больше.

Чрезмерно упрощенная модель, для оценки которой у вас есть достаточно данных, лучше, чем идеальная, для которой данных нет.

Психолог Дэвид Марр утверждает, что любую систему обработки информации нужно рассмат­ривать на трех уровнях: фундаментальные свойства проблемы, которую она решает, алгоритмы и представления, которые используются для ее решения, и их физическое воплощение.

Точность на скрытых данных — золотой стандарт в машинном обучении.

Есть золотое правило: если обучающийся алгоритм учитывает только экспоненциальное число гипотез (например, все возможные конъюнктивные понятия), то экспоненциальный выигрыш от данных решает проблему, и все в порядке, при условии, что у вас множество примеров и не очень много атрибутов.

Компьютеры сделали возможным интернет, тот породил поток данных и проблему безграничного выбора, а машинное обучение использует потоки данных, чтобы решить проблему безграничного выбора.

Машинное обучение принимает много разных форм и скрывается под разными именами: распознавание паттернов, статистическое моделирование, добыча данных, выявление знаний, предсказательная аналитика, наука о данных, адаптивные и самоорганизующиеся системы и так далее.