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

11 способов становиться немного умнее каждый день 11 способов становиться немного умнее каждый день

Интеллект, как и тело, требует правильного питания и регулярных тренировок

Psychologies
Мой босс манипулятор Мой босс манипулятор

Как правильно ответить своему шефу?

Лиза
Иванушка и удаленушка Иванушка и удаленушка

15 советов, как сохранить отношения на расстоянии

Maxim
Такаси Мураками Такаси Мураками

Правила жизни художника Такаси Мураками

Esquire
Рыцарь инквизиторского ордена Рыцарь инквизиторского ордена

Как Феликс Дзержинский с нуля создал политическую полицию

Дилетант
Porsche Panamera Sport Turismo Porsche Panamera Sport Turismo

Немецкий универсал а-ля shooting brake готов впечатлять водителей и пассажиров

Quattroruote
Жизнь как чудо Жизнь как чудо

Маленькие чудеса и большое сердце Елены Перминовой

Glamour
Поход Тимура Поход Тимура

Накануне концерта в «Олимпийском» Тимати дал интервью за рулем «роллс-ройса»

Vogue
Как сосредоточиться: упражнения для тела, которые повышают концентрацию Как сосредоточиться: упражнения для тела, которые повышают концентрацию

Состояния тела и ума связаны. Беспокойство и тревожные мысли провоцируют в теле характерные напряжения: в ответ на волнение мы напрягаемся физически. Специалист по китайской медицине Анна Владимирова уверена: научившись их расслаблять, мы сможем справиться с переживаниями, повысить концентрацию внимания, вернуться к спокойному размышлению над задачами и принятию обдуманных решений.

Psychologies
Попа­ли в сердце Попа­ли в сердце

Александр Яценко и Ирина Горбачева о фильме «Арит­мия»

Glamour
Вера в себя Вера в себя

Вера Брежнева о сильных мужчинах и благотворительности

Cosmopolitan
С двойной нагрузкой: как облегчить работу организма во время беременности С двойной нагрузкой: как облегчить работу организма во время беременности

Как помочь организму благополучно справиться с возросшей нагрузкой

9 месяцев
Молодость навсегда Молодость навсегда

Fiat 500 – это не просто автомобиль, а культурное явление

АвтоМир
Mazda CX-5 – Peugeot 3008 Mazda CX-5 – Peugeot 3008

Чем еще, кроме яркой внешности, способны нас порадовать Peugeot и Mazda

АвтоМир
Франкфурт-2017 Франкфурт-2017

Основная масса новинок Франкфуртского автосалона – электромобили и кроссоверы

АвтоМир
Renault Duster Renault Duster

Пять лет в России

Quattroruote
Можно моложе Можно моложе

Что такое контурная пластика и как она работает

Домашний Очаг
Лик коммунизма Лик коммунизма

Кто стоит за убийством родственников лидера КНДР Ким Чен Ына

Esquire
Иди один Иди один

Куда лучше всего отправиться, если тебе не нужны попутчики

Playboy
Стоит ли верить громким обещаниям косметических средств? Стоит ли верить громким обещаниям косметических средств?

Кремы, разглаживающие морщины и возвращающие коже юношескую упругость, тушь, усиливающая рост ресниц, гель, сокращающий объемы бедер… Насколько стоит верить громким обещаниям косметических средств?

Psychologies
Алена Хмельницкая: «Английскую няню ребенку нужно брать как можно раньше» Алена Хмельницкая: «Английскую няню ребенку нужно брать как можно раньше»

Можно ли вырастить ребенка-билингва в русскоязычной семье? Своим опытом делится актриса Алена Хмельницкая.

Psychologies
Сладкое слово свобода Сладкое слово свобода

Чтобы избавиться от тяги к сладкому и пяти лишних килограммов, не нужно диет

Vogue
Великий неудачник Великий неудачник

Черчилль терпел поражения чаще, чем одерживал победы

Дилетант
Что же будет с Родиной и с нами Что же будет с Родиной и с нами

Пять главных вопросов нового политического сезона

Русский репортер
В форме после родов! В форме после родов!

4 упражнения, которые помогут скинуть набранные за беременность кг

Лиза
Николай Костер-Вальдау. Негодяй поневоле Николай Костер-Вальдау. Негодяй поневоле

После третьего сезона "Игры престолов" у него появилась целая армия поклонников

Караван историй
Третья жизнь СТС Третья жизнь СТС

Что ждет медиахолдинг, который лишился иностранцев и биржи

РБК
Стивен Кинг. Точка возврата Стивен Кинг. Точка возврата

Жизнь богатейшего писателя нашего времени была полна ужасов, но она — бестселлер

Караван историй
Мария Берсенева: Нельзя держать душу нараспашку! Мария Берсенева: Нельзя держать душу нараспашку!

Интервью с актрисой, снявшейся в детективе «Майор и магия»

Лиза
Ответы и воспоминания Ответы и воспоминания

Самая грандиозная миссия к Сатурну – в цитатах, цифрах и результатах

Популярная механика
Открыть в приложении