Как создаются лучшие системы машинного обучения в мире

Популярная механикаHi-Tech

Новый ум короля

Как создаются лучшие системы машинного обучения в мире

Текст: Александр Ершов

Свитер MaxMara Studio, брюки Marella, часы Omega Ladymatic (бриллианты, сталь)

У каждой технологической компании есть хорошо известные пользовательские продукты и внутренние разработки, на которых эти продукты держатся. Это своеобразные двигатели, которые вращают шестеренки механизма. Долгое время главным двигателем «Яндекса» была система машинного обучения «Матрикснет», которая обеспечивала и работу поиска, и подбор подходящих рекламных объявлений, и выбор оптимального маршрута в навигаторе. Этим летом «Яндекс» завершил работу над новой системой, которая должна полностью заменить «Матрикснет» и стать новым «умом» главного российского поисковика. Разработкой этой системы руководила Анна Вероника Дорогуш, выпускница МГУ, которой сейчас всего 28 лет.

«Просто я очень люблю решать математические задачки. Ты сидишь над ней час, другой, и когда вдруг начинает складываться, когда части пазла совпадают друг с другом, возникает удивительное ощущение, эйфория. Собственно говоря, с этого все и началось». Сейчас Анна Вероника – тимлид одного из самых важных проектов российского поисковика. Но несколько лет назад она была обычной выпускницей, которая зашла на лекцию известного математика, академика Альберта Николаевича Ширяева. Лекцию тогда почему-то отменили, и вместо нее решено было провести семинар для студентов яндексовской Школы анализа данных. «Было очень интересно, а одна из задач оказалась слишком сложной, и ее оставили студентам как домашнее задание. Она меня так зацепила, что очень хотелось ее доделать и показать решение преподавателю, Евгению Бурнаеву. Я не была студенткой Школы и могла только лично попросить его проверить мое решение вместе с другими работами. Но потом ведь надо было вернуться за результатом на следующий семинар, потом еще раз и еще, и так я неожиданно попала в ШАД».

Школа отпраздновала в нынешнем году свое десятилетие. Начиналась она как экспериментальный проект, задачей которого было научить потенциальных соискателей анализировать данные на индустриальном уровне, чего вчерашние студенты обычно не умеют. Сегодня ШАД – это фактически полноценный университет, который бесплатно дает фундаментальное образование. В области машинного обучения и анализа данных Школа может конкурировать с лучшими мировыми университетами, при этом от выпускника не требуют после окончания учебы работать в компании. Некоторые выпускники идут работать к конкурентам, и это считается вполне нормальным.

История Анны Вероники показывает, что часто так и бывает. Учеба в ШАД не помешала ей поработать и в российской компании ABBYY, и в американской Microsoft. «Тогда считалось, что надо обязательно уезжать в западную компанию, и это действительно многое мне дало. Но я, как оказалось, очень люблю Москву, поэтому, как и многие мои коллеги, все равно вернулась». Так Анна Вероника оказалась сначала сотрудницей российского Google, а потом начала работать в «Яндексе».

Загадка кошкиного зуба

В том, что лучшие специалисты по математическому обучению часто приходят именно в поисковые компании, нет ничего необычного. Ведь поиск – это прежде всего точное соответствие между желанием пользователя и ответом машины. И чтобы научить машины правильно понимать эти желания, нужны специалисты по машинному обучению.

Если отбросить технологический жаргон, то машинное обучение – это просто автоматическая система угадывания. Неважно чего: будущей погоды, котировок акций или адреса веб-страницы. Причем такая система основана не на программировании (когда есть четкий алгоритм поведения), а на демонстрации компьютеру большого числа обучающих примеров. В мире, где информации все больше, машинное обучение часто единственный способ как-то ее осмыслить.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Один день с Нептуном Один день с Нептуном

Он ищет газ и нефть для России. А «ПМ» идет к нему в гости

Популярная механика
10 хитростей, чтобы взбодриться осенью 10 хитростей, чтобы взбодриться осенью

Меньше тепла и солнца, больше стресса. Осенью падает не только температура и листья с деревьев, но и наш жизненный тонус. Журналист и писатель Изабель Артюс делится способами, как не дать ему снизиться до нулевой отметки.

Psychologies
Советские солдаты возле убитого двойника Гитлера Советские солдаты возле убитого двойника Гитлера

В мае 1945 года по Берлину распространился слух, что обнаружен труп Гитлера

Дилетант
Великий неудачник Великий неудачник

Черчилль терпел поражения чаще, чем одерживал победы

Дилетант
Эмилия Кларк: “Мне фантастически повезло, что я еще жива” Эмилия Кларк: “Мне фантастически повезло, что я еще жива”

Отношения Эмилии Кларк с жизнью и смертью

Psychologies
Ремейк бетонных джунглей Ремейк бетонных джунглей

Для чего в Бирмингеме снесли библиотеку, торговый центр и часть кольцевой дороги

Forbes
Toyota Prius Toyota Prius

Prius интересен широкой аудитории. Однако для многих новый непозволительно дорог

АвтоМир
Попа­ли в сердце Попа­ли в сердце

Александр Яценко и Ирина Горбачева о фильме «Арит­мия»

Glamour
Сказ­ка о тройке Сказ­ка о тройке

«Смирнов, Иванов и Соболев» рассказали Ольге Шелест про фанаток, детей и шутки

Glamour
Фредерик Бегбедер Фредерик Бегбедер

Правила жизни автора «99 франков» Фредерика Бегбедера

Esquire
28 секретов счастливых пар 28 секретов счастливых пар

Некоторые вещи они делают немного иначе

Домашний Очаг
Камер станет больше Камер станет больше

Новые системы видеофиксации нарушений

АвтоМир
В корне верно В корне верно

Егор Корешков о ролях и женской мудрости

Cosmopolitan
Что же будет с Родиной и с нами Что же будет с Родиной и с нами

Пять главных вопросов нового политического сезона

Русский репортер
Образ нерукотворный Образ нерукотворный

Как маленькая технологическая компания успешно конкурирует с гигантами отрасли

Forbes
Костюм решает все Костюм решает все

Лишь на первый взгляд кажется, что облик власти до крайности консервативен

The Rake
Робби Уильямс Робби Уильямс

Робби Уильямс — о странностях райдера, мечтах и вдохновении от российского турне

Playboy
Сеньор Антонио Сеньор Антонио

Мир мог бы и не узнать этого талантливого актера

Cosmopolitan
Выберите себе мужчину Выберите себе мужчину

Коуч Алексей Ситников учит читательниц «Татлера» оценивать кандидатов

Tatler
Иногда не сдавайся! Иногда не сдавайся!

Сейчас чуть ли не полпланеты страдает синдромом выученной беспомощности

Maxim
Хочу, чтоб ты меня любила Хочу, чтоб ты меня любила

Один из рассказов американского писателя Вьет Тхань Нгуена

Esquire
Шарлиз Терон: «Я не буду судиться с тем, кого любила» Шарлиз Терон: «Я не буду судиться с тем, кого любила»

Интервью с Шарлиз Терон

Psychologies
Снижаем расходы на коммуналку Снижаем расходы на коммуналку

Научившись разумно экономить, ты можешь уменьшить затраты в разы!

Лиза
Кто придет на помощь? Кто придет на помощь?

Системы помощи водителю четырех автомобилей премиум-класса

Quattroruote
Российские ученые создают квантовую защиту от квантовой угрозы Российские ученые создают квантовую защиту от квантовой угрозы

Команда физиков заявила о создании 51-кубитного квантового компьютера

РБК
По другим правилам По другим правилам

Быть женщиной сегодня куда интереснее, перспективнее и безопаснее

Добрые советы
Осторожно! Прекрасный пол Осторожно! Прекрасный пол

Когда-то женщина считалась врагом человека, ею пугали мальчиков на ночь глядя

Maxim
Не пойду в школу! Не пойду в школу!

Ребенок не хочет в школу – история не то чтобы непривычная

Домашний Очаг
Гипноз: впадаем в детство Гипноз: впадаем в детство

Как именно работает гипнотерапия и кому она доступна?

Psychologies
Стас Пьеха: «Не хочу прыгать в пучину страстей» Стас Пьеха: «Не хочу прыгать в пучину страстей»

Певец рассказывает о детстве, девушках и космонавтах

Лиза
Открыть в приложении