Hajm 480 sahifa
2015 yil
12+
Kitob haqida
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.
Sharhlar, 8 sharhlar8
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.
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.
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».
"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."
Вроде бы она написана специально без формул в научпоп стиле, но в ней есть есть достаточно продолжительные куски со сложными концепциями.
В целом, можно порекомендовать как специалистам в области ml, как несложное развлекательное чтиво, так и людям, которые хотят на каком-то уровне войти в мир этих знаний (менеджеры, разработчики без ml знаний).
Первые могут что-то разложить для себя по полочкам, порефлексировать, что-то освежить, или открыть с новой стороны.
Вторые начнут ориентироваться в зоопарке моделей, где и что можно применять. В конце есть хорошая глава про рекомендуемую литературу и курсы для тех, кто хочет развиваться в этой области
Очень полезное чтение для всех интересующихся вопросами искусственного интеллекта и машинного обучения. Рекомендую для прочтения
Очень хорошее научно популярное введение в машинное обучение. Есть моменты, которые будет тяжело понять не специалисту, но общую картину это никак не испортит. Наверное, будет полезна как интересующимся ML, так и специалистам ML, которые хотят преподавать или просто рассказывать близким про свою работу
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
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.
Машинное обучение иногда путают с искусственным интеллектом. С формальной точки зрения это действительно подраздел науки об искусственном интеллекте, однако он очень разросся и оказался настолько успешным, что затмил гордого родителя. Цель искусственного интеллекта — научить компьютеры делать то, что люди пока делают лучше, а умение учиться — наверное, самый важный из этих навыков, без которого компьютерам никогда не угнаться за человеком. Остальное приложится.
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.
Итак, если Верховный алгоритм существует, на что он похож? На первый взгляд, очевидный ответ — на запоминание. Просто запоминай все, что видишь, и через некоторое время увидишь все, что только можно увидеть, и таким образом узнаешь все, что только можно узнать.