Читать книгу Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт - Эрик Сигель - Страница 9

Большинство людей не испытывают никакого интереса к данным. Что может быть скучнее, чем эти бесконечные массивы сухих цифр и фактов, порой столь банальных, как пост в Twitter типа «Я купил себе новые кроссовки!». Это бесполезный побочный продукт, который в огромных количествах образуется в процессе ведения любого бизнеса.

Вы ошибаетесь! Правда в том, что данные представляют собой бесценное собрание опыта, на котором можно учиться. Каждая медицинская процедура, кредитная заявка, публикация на Facebook, рекомендация фильма, акт мошенничества, спам-сообщение или покупка – каждый положительный или отрицательный результат, каждая успешная или неудачная попытка продажи, каждый инцидент, событие и транзакция – кодируются как данные и сохраняется в базе данных. По оценкам, объемы данных увеличиваются на 2,5 квинтиллиона байтов в день (это единица с 18 нулями). Вот где произошел настоящий Большой взрыв, породив безграничные потоки сырых, необработанных данных, с которыми могут справиться только компьютеры. При правильном использовании компьютеры жадно поглощают этот океан данных – и учатся на них.

Иногда погоня за данными превращается в настоящую золотую лихорадку. Но данные – это не золото. Повторяю, необработанные данные – это сырье. Золото – то, что можно из них добыть.

Процесс машинного обучения на основе данных раскрывает всю мощь этого все возрастающего ресурса. Он позволяет выявить, что движет людьми и их поступками, что цепляет нас за душу и как устроен мир. Получение таких знаний и делает прогнозирование возможным.

Например, благодаря машинному обучению мы получили такие ценные сведения, как[1]:

• ранний выход на пенсию уменьшает ожидаемую продолжительность жизни;

• люди, которых на сайтах знакомств чаще отмечают как привлекательных, вызывают меньше интереса;

• большинство фанатов Рианны по своим политическим убеждениям – демократы;

• вегетарианцы реже пропускают авиарейсы;

• количество преступлений на местном уровне увеличивается после публичных спортивных мероприятий.

Машинное обучение опирается на подобные знания, чтобы совершенствовать прогнозные возможности систем через процесс обработки больших объемов данных по методу проб и ошибок, уходящий корнями в статистику и компьютерную науку.