Оглавление
Педро Домингос. Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир
Эту книгу хорошо дополняют:
Пролог
Глава 1. Революция машинного обучения
Познакомимся с обучающимся алгоритмом
Почему бизнес рад машинному обучению?
Турбоускорение для научного метода
Миллиард Клинтонов
Один сигнал, если сушей, два – если по интернету
Куда мы идем?
Глава 2. Властелин алгоритмов
Аргумент из области нейробиологии
Аргумент из области эволюции
Аргумент из области физики
Аргумент из области статистики
Аргумент из области информатики
Алгоритмы машинного обучения против инженерии знаний
Лебедь кусает робота
Верховный алгоритм – лиса или еж?
Что на кону?
Другая теория всего
Кандидаты, которые не оправдали надежд
Пять «племен» машинного обучения
Глава 3. Проблема индукции Юма
Быть или не быть свиданию?
Теорема «Бесплатных обедов не бывает»
Подготовка насоса знаний
Как править миром
Между слепотой и галлюцинациями
Точность, которой можно доверять
Индукция – противоположность дедукции
Как научиться лечить рак
Игра в двадцать вопросов[50]
Символисты
Глава 4. Как учится наш мозг?
Взлет и падение перцептрона
Физик делает мозг из стекла
Самая важная кривая в мире
Альпинизм в гиперпространстве
Перцептроны наносят ответный удар
Полная модель клетки
В глубинах мозга
Глава 5. Эволюция: обучающийся алгоритм природы
Алгоритм Дарвина
Дилемма изучения – применения
Выживание самых приспособленных программ
Зачем нужен секс?
Воспитание природы
Побеждает тот, кто быстрее учится
Глава 6. В святилище преподобного Байеса
Теорема, которая правит миром
Все модели неверны, но некоторые полезны
От «Евгения Онегина» до Siri
Все связано, но не напрямую
Проблема логического вывода
Учимся по-байесовски
Марков взвешивает доказательства
Логика и вероятность: несчастная любовь
Глава 7. Ты – то, на что ты похож
Попробуй подобрать мне пару
Проклятие размерности
Змеи на плоскости
Вверх по лестнице
Взойди и сияй
Глава 8. Обучение без учителя
Как свести рыбака с рыбаком
Открытие формы данных
Жизнелюбивый робот
Повторенье – мать ученья
Как найти соотношения
Глава 9. Кусочки мозаики встают на место
Из многих моделей – одна
Верховный алгоритм
Логические сети Маркова
От Юма до домашних роботов
Машинное обучение в планетарном масштабе
Сейчас вас примет доктор
Глава 10. Мир машинного обучения
Секс, ложь и машинное обучение
Цифровое зеркало
Общество моделей
Делиться или не делиться, а если да, то где и как
Нейронная сеть украла у меня работу
Война – не для людей
Google + Верховный алгоритм = Skynet?
Эволюция, часть вторая
Эпилог
Благодарности
Рекомендуемая литература
Пролог
Глава 1
Глава 2
Глава 3
Глава 4
Глава 5
Глава 6
Глава 7
Глава 8
Глава 9
Глава 10
Отрывок из книги
Искусственный интеллект
Красота в квадрате
.....
Первейшая задача этой книги – посвятить вас в секреты машинного обучения. Разбираться в автомобильном двигателе нужно только инженерам и механикам, однако любой водитель должен знать, что поворот руля меняет направление движения, а если нажать на тормоз, машина остановится. Сегодня лишь немногие имеют представление об обучающихся алгоритмах хотя бы на таком уровне, не говоря уже об умении ими пользоваться. Психолог Дональд Норман придумал термин «концептуальная модель»: это грубое знание какой-либо технологии, достаточное для того, чтобы эффективно ею пользоваться. Эта книга даст вам концептуальную модель машинного обучения.
Не все обучающиеся алгоритмы работают одинаково, и это имеет определенные последствия. Возьмем, например, системы рекомендаций Amazon и Netflix и прогуляемся с ними по обычному книжному магазину. Пытаясь найти книги, которые «точно вам понравятся», Amazon, скорее всего, подведет вас к полке, к которой вы в прошлом чаще подходили, а Netflix позовет вас в незнакомый и неочевидный на первый взгляд уголок, но то, что вы там найдете, обязательно вам понравится. Из этой книги вы узнаете, что у Amazon и Netflix просто разные типы алгоритмов. Алгоритм Netflix вникает в ваши вкусы глубже (хотя все еще довольно скромно), однако, как ни странно, это еще не значит, что Amazon выиграла бы от такого подхода. Дело в том, что для успешного развития бизнеса Netflix нужно направлять спрос к длинному шлейфу малоизвестных и поэтому недорогих фильмов и телешоу и отвлекать клиентов от блокбастеров, на оплату которых абонемента просто не хватит. У менеджеров Amazon такой проблемы нет: им тоже выгодно сбыть неходовые товары, но продавать популярные и дорогие варианты не менее приятно (к тому же это упрощает логистику). Кроме того, клиенты с большей вероятностью посмотрят что-то необычное по подписке, чем купят специально.
.....
