Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир Текст

Читать фрагмент
Как читать книгу после покупки
Описание книги

Машинное обучение преображает науку, технологию, бизнес и позволяет глубже узнать природу и человеческое поведение. Программирующие сами себя компьютеры – одна из самых важных современных технологий, и она же – одна из самых таинственных.

Ученый-практик Педро Домингос приоткрывает завесу и впервые доступно рассказывает о машинном обучении и о поиске универсального обучающегося алгоритма, который сможет выуживать любые знания из данных и решать любые задачи. Чтобы заглянуть в будущее и узнать, как машинное обучение изменит наш мир, не нужно специального технического образования – достаточно прочитать эту книгу.

На русском языке публикуется впервые.

Подробная информация
  • Возрастное ограничение: 12+
  • Дата выхода на ЛитРес: 07 июля 2016
  • Дата перевода: 2016
  • Дата написания: 2015
  • Объем: 480 стр. 33 иллюстрации
  • ISBN: 978-5-00100-172-0
  • Переводчик: Василий Горохов
  • Правообладатель: Манн, Иванов и Фербер (МИФ)
  • Оглавление
Книга Педро Домингоса «Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир» — скачать в fb2, txt, epub, pdf или читать онлайн. Оставляйте комментарии и отзывы, голосуйте за понравившиеся.
Цитаты 132

В рассказе «Фунес памятливый» Хорхе Луис Борхес повествует о встрече с молодым человеком с идеальной памятью. Сначала такой дар может показаться редким везением, но на самом деле это ужасное проклятье. Фунес может вспомнить точную форму туч в небе в произвольный момент времени в прошлом, но ему сложно понять, что собака, которую он видел сбоку в 15:14, — та же самая собака, которую он видел спереди в 15:15, и он каждый раз удивляется собственному отражению в зеркале. Фунес неспособен обобщать, поэтому для него две вещи одинаковы, только если они выглядят идентично, вплоть до мелочей. Неограниченное обучение правилам похоже на Фунеса и совершенно неработоспособно. Учиться — значит забывать о подробностях в той же степени, как помнить о важных элементах. Компьютеры — высшее проявление синдрома саванта: они без малейших проблем запоминают все, но хотим мы от них не этого

+7OlessyaMsk_LiveLib

Ньютон говорил, что чувствует себя мальчишкой, играющим на берегу: он берет то камушек, то ракушку, а перед ним лежит огромный, неизведанный океан истины. Прошло три столетия, и мы собрали удивительную коллекцию гальки и раковин, но великий неизведанный океан все так же простирается перед нами и играет лучиками надежды. Мой подарок — это лодка машинного обучения, и пришло время поднять паруса.

+4OlessyaMsk_LiveLib

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.

+4OlessyaMsk_LiveLib

Программист — человек, пишущий алгоритмы и кодирующий их, — маленький бог, создающий вселенные по своему желанию. Можно даже сказать, что сам Господь тоже был программистом, ведь в Книге Бытия он творил с помощью слов, а не руками.

+4OlessyaMsk_LiveLib

Точность на данных, которые алгоритм еще не видел, — настолько строгий критерий, что многие научные теории его не проходят. От этого они не становятся бесполезными, ведь наука — это не только предсказания, но и объяснение и понимание, однако в итоге, если модели не делают точных прогнозов на новых данных, нельзя быть уверенным, что лежащие в основе явления по-настоящему поняты и объяснены. А для машинного обучения тестирование на скрытых данных незаменимо, потому что это единственный способ определить, случилось ли с обучающимся алгоритмом переобучение.

+3OlessyaMsk_LiveLib
Ещё 5 цитат
Лучший отзыв
f
01 августа 2016, 12:44furj

В последнее время жизнь все чаще и чаще подбрасывает задачи, решения которых предполагает использование машинного обучения (МО). Увы, к данной теме весьма сложно подступиться, поскольку в виду своей обширности и многогранности она очень похожа на кроличью нору – без начала и без конца. В подходе к таким «снарядам», обычно не остается ничего иного, как начать распутывание клубка знаний с первой попавшейся ниточки, а дальше уже своими силами подвергать их уточнению, классификации, обобщению и т.п. Однако, согласитесь, что куда как приятнее перед сражением окинуть взором поле боя целиком с высоты птичьего полета, чтобы сразу понимать всю его географию. Мне повезло.


В отпуск я взял с собой книгу Педро Домингеса «Верховный алгоритм». Она оказалась именно таким высокоуровневым введением в предметную область, с которого комфортно начинать погружение. Автор имеет профильную научную степень, работает на кафедре информатики и инженерии Вашингтонского университета, ведет популярный курс на Coursera, имеет богатый практический опыт. В научно-популярной форме без лишней математики он проводит подробный экскурс по всем значимым школам машинного обучения. В отличие от технической литературы, книга очень живая. Она изобилует историческими зарисовками, личностями, а само накопление знаний рассматривается в динамике со взлетами и падениями разных подходов, их взаимным влиянием и соперничеством. Не останавливаясь на рассмотрении технических аспектов предметной области, Домингес идет гораздо глубже – в ее философские основания. Он в лицах повествует, каким образом современное многообразие форм машинного обучения явилось результатом борьбы приверженцев эмпиризма и рационализма. Рассмотрев сильные стороны и врожденные ограничения каждой из школ, автор подводит нас к мысли, что будущее в их синергии. В кульминационной части книги Домингес демонстрирует свою версию «Верховного алгоритма», полученного путем их скрещивания с символическим названием Alchemy.


 Спойлер

В книге освещаются пять школ. Каждая из них имеет свой ответ на вопрос английского мыслителя Юма «…как в принципе можно оправдать экстраполяцию того, что мы видели, на то, чего мы не видели?» В качестве ответа каждый подход предъявляет свою базовую модель представления знаний и сопутствующие ей методы оценки и оптимизации. Представления – формальный язык, на котором алгоритм машинного обучения выражает свои модели. Формальный язык символистов – логика, частные случаи которой – правила и деревья решений. Для коннекционистов это нейронные сети. Для эволюционистов – генетические программы, включая системы классификации. Для байесовцев – графические модели, общий термин для байесовских и марковских сетей. Для аналогизаторов – частные случаи, возможно, с весами, как в методе опорных векторов.


Не менее ценным материалом, чем собственно содержание книги, является библиография в её конце. Домингес за ручку проводит читателя по залежам доступной литературы, рассказывая, в какой последовательности её лучше изучать и какие предварительные знания подразумеваются в том или ином случае. Более того, рекомендуемый материал состоит отнюдь не только из технических книг. Среди них есть и научно-популярные, рассматривающие вызовы, встающие перед человечеством на пути к созданию искусственного интеллекта.

Пожаловаться+14Поделиться:
Оставить отзыв
Отзывы (3)
a
21 июля 2016, 22:03aconsult

Переходный период окажется бурным, но благодаря демократии все кончится хорошо. (см. глава 10)

Если кратко, то книга понравилась и уже расходится на цитаты используемых при обсуждении ии, бигдаты и машинного обучения…иногда в шутку, а иногда всерьез :)


В книге много фактов из реального мира на которые ссылаются по тексту для примеров, это позволяет погуглить неизвестные факты и расширить знания о вещах которых раньше не знали. Причем факты не очень старые.


Также затрагивается работа многих современных технологических компаний


В книге два основных вектора, которые переплетаются:


1) раскрываются как сами пути по которым шли и идут разработчики машинного обучения

2) области применения в которых применение машинного обучения уже пробовали, используют и планируется использовать


Читается легко, а так как диаграмм мало, то можно порекомендовать купить электронную книгу и загнать в любую «говорилку», чтобы слушать в машине или в транспорте. К сожалению оригинальной аудио книги нет пока.


В конце есть список литературы разбитый по главам книги, те это не просто общий список. К примеру вам хочется раскопать какую-то главу глубже, то именно по нужной главе собрана вся рекомендуемая литература. Этот удобно, но это редкий вид заботы о читателях.


В конце книги вас ждет приглашение от автора принять участие в создании самого «верховного алгоритма».


 Спойлер

"Спасибо, что взяли меня своим проводником. На прощание у меня есть для вас подарок. Ньютон говорил, что чувствует себя мальчишкой, играющим на берегу: он берет то камушек, то ракушку, а перед ним лежит

огромный, неизведанный океан истины. Прошло три столетия, и мы собрали удивительную коллекцию гальки и раковин, но великий неизведанный океан все так же простирается перед нами и играет лучиками надежды. Мой подарок – это лодка машинного обучения, и пришло время поднять паруса."


Пожаловаться+3Поделиться:
m
04 февраля, 09:07moridin777

Автор очень хорошо раскрывает основные направления машинного обучения в Америке. Позволяет лучше понять, для чего лучше использовать тот или иной алгоритм.

Из недостатков, не упоминаются менее популярные или совсем новые принципы, например работа Алексея Редозубова, на основе работ Карла Прибрама.

Пожаловаться0Поделиться:
k
24 марта 2018, 20:03kwl2040

Данная книга стимулирует любые начинания в области искусственного интеллекта. Язык книги доступен широкому кругу читателей. Автор довольно проницательно видит будущее, будущее с верховным алгоритмом.

Пожаловаться0Поделиться:
Нужна помощь
Купите 3 книги одновременно и выберите четвёртую в подарок!

Чтобы воспользоваться акцией, добавьте нужные книги в корзину. Сделать это можно на странице каждой книги, либо в общем списке:

  1. Нажмите на многоточие
    рядом с книгой
  2. Выберите пункт
    «Добавить в корзину»